KESALAHAN PENERAPAN EJAAN BAHASA INDONESIA PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA
Notice bibliographique
Résumé
Errors in the application of Ejaan Bahasa Indonesia (EBI) in students' final assignments (TA) have the opportunity for ambiguity to occur so that the contents of the writing are less communicative. The purpose of this study was to describe errors in the application of EBI and the relationship between error variables in TA students of D-4 Study Program of Building Maintenance and Repair Engineering and Road and Bridge Design Engineering Study Program, Civil Engineering Department, Bandung State Polytechnic. This research is qualitative and quantitative with thirty TA data as samples taken at random in the department's library. The results showed that there were 544 spelling errors consisting of: 180 capital letter writing errors, 43 word writing errors, 38 numeric errors, and 7 cursive letter errors. There were 276 punctuation errors, consisting of: 142 comma errors, 82 period errors, 40 colons, and 12 semicolon errors. The results of the quantitative analysis show that the number of errors between the variables is relatively the same. The highest number of spelling errors was caused by errors in the use of capital letters, which was 64.4%. Most other errors are caused by sign point and word writing errors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».