Peningkatan Kualitas Pendidikan Melalui Perencanaan Sistem Pengukuran Kinerja Pada Perguruan Tinggi Swasta Di Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Abstrak Peningkatan sumber daya sebuah negara salah satunya ditunjukkan dengan adanya peningkatan kualitas pendidikan dan pengelolaan dalam dunia pendidikan. Peningkatan kualitas pendidikan dapat dilihat dari kemampuan institusi untuk menghasilkan keluaran berupa lulusan yang memiliki pengetahuan yang mendalam, wawasan yang luas, life skill yang unggul, serta attitude yang profesional. Penelitian difokuskan pada pengelolaan perguruan tinggi swasta (PTS) karena sektor ini mengalami keterpurukan yang paling parah. Banyak perguruan tinggi swasta mengalami krisis dan akhirnya ambruk akibat tidak terukur kinerja pengelolaan dan kualitas pelayanan maupun output, sehingga tidak mampu bersaing dengan PTN. Penelitian ini menggunakan model Integrated Performance Measurement System (IPMS) dan kriteria RAISE++ untuk mengidentifikasi key performance indicator pada PTS di Surabaya Jawa Timur. Identifikasi KPI didasarkan pada stakeholder requirements, karena pada dasarnya tujuan organisasi secara umum adalah untuk memuaskan stakeholders . Hasil penelitian menunjukkan terdapat 21 kriteria, 82 sub kriteria dan 163 key performance indicator (KPI). Kriteria yang memiliki bobot terbesar menurut preferensi pengelola PTS adalah academic atmos phere dengan bobot 0.27814. Sub kriteria yang memiliki bobot terbesar adalah memiliki mekanisme seleksi pimpinan yang berkualitas dengan bobot 0.07653. K ey performance indicator yang memiliki bobot terbesar adalah menurut preferensi pengelola PTS adalah jumlah pelanggaran terhadap etika akademik dengan bobot 0.06213. Keywords: Sistem pengukuran kinerja, IPMS, kualitas pendidikan, PTS
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".