PENGARUH KEPEMIMPINAN KEPALA SEKOLAH, BUDAYA SEKOLAH, IKLIM ORGANISASI, DAN MANAJEMEN MUTU GURU TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA SMKN DI D. I. YOGYAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan kajian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana pengaruh kepemimpinan kepala sekolah terhadap prestasi belajar siswa SMKN di Provinsi D.I. Yogyakarta melalui 5 tinjauan variabel bebas, yaitu: “Kepemimpinan Kepala Sekolah (X1), Budaya Sekolah (X2), Iklim Organisasi (X3), Manajemen Mutu Guru (X4), dan Total Quality Management (X5)”. Kelima variabel bebas tersebut akan dilihat sejauhmana besar pengaruhnya terhadap Prestasi Belajar Siswa (Y) yang merupakan variabel terikat dalam kajian ini. Jenis kajian ini termasuk penelitian kuantitatif dengan menggunakan desain penelitian korelasional. Populasi dalam kajian ini adalah 69 orang di SMKN di Provinsi D.I Yogyakarta dan sample yang diambil sebanyak61 guru. Analisis data menggunakan dua teknik yaitu statistik deskriptif kuantitatif dan yang kedua menggunakan Regresi. Melalui 61 responden didapatkan hasil bahwa Hasil Belajar Siswa (Y) sangat dipengaruhi oleh Kepemimpinan Kepala Sekolah (X1), Budaya Sekolah (X2), Iklim Organisasi (X3), Manajemen Mutu Guru (X4), dan Total Quaity Managemen (X5).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».