Penerapan Fuzzy Mamdani Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) Pada Penilaian Kinerja Pegawai
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pegawai tidak hanya harus berpenampilan menarik tapi juga harus mempunyai keahlian dalam menyeselesaikan pekerjaan yang di berikan. Didalam Perguruan Tinggi memiliki pegawai yang cakap, pintar dan berwawasan luas. Perguruan tinggi yang berkompeten adalah perguruan tinggi yang memiliki pelayanan pendidikan yang berkompeten bukan hanya dalam pengajaran namun dalam bidang pelayanan administrasi mahasiswa. Dalam Proses Belajar Mengajar di Perguruan Tinggi, Pegawai mempunyai peran penting dalam kelancaran berjalannya perkuliahan. Misalnya dalam pembuatan Daftar Hadir Perluliahan dan Berita Acara Perkuliahan. Peningkatan pelayanan terhadap mahasiswa tidak terlepas dari kinerja pegawai. Penilaian terhadap kinerja pegawai melalui 3 (tiga) variabel yaitu : Variabel Keahlian, Variabel Disiplin dan Variabel Sikap. Dengan Nilai parameter : Sangat Rendah (SR), Rendah (R), Cukup (C), Baik (B) dan Sangat Baik (SB), dari paramater tersebut akan diketahui hasil Penilaian Kinerja Pegawai.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle