Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Penerimaan Mahasiwa Baru Jalur KIP Pada STMIK Dharma Wacana
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
KIP scholarships at stmik have 7 (seven) types of scholarships given to prospective students such as KIP scholarships, achievement scholarships, Islamic boarding schools, CSR, DT Cares, Creator Content, and Tahfhidz Qur'an,There are registration problems and limited quotas, so it is necessary to have a selection of calculations and election data collection in order to produce accurate data. Of the several types of scholarships, the KIP scholarship is the scholarship most in demand by prospective STMIK Dharma Wacana students. Therefore, this research will focus on KIP scholarships. The method used for this problem is Simple Additive Weighting (SAW). The SAW method is expected to be able to select the best alternative from a number of alternatives.The criteria for accepting registration for prospective new students through the KIP route include: Written Test, Interview Test, Report Card Score Test, File Completeness Score, and Home Eligibility Value. The result of calculating the Simple Additive Weighting method is that the highest score is Ar-Roqiib'u Raihannicko, the second highest is Eka Diana Forensia, and the third highest is Ahmad Rendi Ardiyanto.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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