Clustering Peserta Kb Aktif Di Kota Binjai Menggunakan Metode K-Means (Study Kasus BKKBN Kota Binjai)
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

 Kebutuhan teknologi saat ini sangat diperlukan baik dalam bidang kesehatan, pendidikan dan lain-lain. Teknologi dapat membantu dalam mempercepat pekerjaan yang awal manual menjadi digital, seperti perhitungan, pengelompokan, dan sebagainya. Sekarang ini begitu banyak data yang terdapat dalam sebuah organisasi, sehingga menimbulkan kesulitan dalam hal pengelompokan data. Clustering atau pengelompokan data sangatlah penting dalam suatu perusahaan atau organisasi untuk menyelesaikan masalah data dalam hal perencanaan dan pengambilan keputusan serta dalam pengambilan kebijakan untuk suatu informasi. Penelitian ini bertujuan untuk Untuk mengetahui pelompokkan peserta KB aktif Kota Binjai. Dengan mengelompokan Peserta KB aktif Membantu mengelompokkan pasangan usia subur dan peserta KB yang aktif dan mempermudah proses dalam memperoleh informasi tentang usia subur dan peserta KB aktif. Selanjutnya hasil pemilahan objek dijadikan input dalam pembuatan model clustering menggunakan metode K-Means. Hasil ini menunjukkan bahwa model clustering Peserta Kb aktif dapat digunakan untuk keperluan pengelompokan.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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