ANALISIS UJI VALIDITAS TES BUATAN GURU BAHASA BUGIS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) KELAS IX 1 SMPN 1 LABAKKANG KABUPATEN PANGKEP
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menjelaskan analisis uji validitas tes buatan guru bahasa Bugis dengan menggunakan Artificial Intelligence (AI) kelas IX 1 SMPN 1 Labakkang Kabupaten Pangkep. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif yang bersifat deskriptif. Data penelitian adalah tes-tes buatan guru sekolah yang telah diberikan kepada siswa. Sumber data penelitian ini adalah sumber tertulis berupa silabus, RPP kisi-kisi, soal (tes) yang telah dibuat guru bahasa Bugis SMPN 1 Labakkang Kabupaten Pangkep. Hasil penelitian ini Piranti Lunak Artificial Intelligence (AI) (Test-Analysis Software) berjalan sesuai yang diharapkan. Analisis uji validitas tes buatan guru menggunakan Artificial Intelligence (AI) berupa soal uraian menggunakan empat instrumen. Adapun keempat instrumen dalam menguji validitas, yaitu 1) penilaian RPP yang berada pada tataran kategori baik atau valid. 2) pengamatan uji validitas yang berada pada kategori sangat baik atau sangat valid. 3) respon siswa yang terdiri tiga kategori validitas soal (27%) yang tidak valid atau respon yang kurang baik dan respon peserta didik terhadap tes buatan guru bahasa Bugis menunjukkan valid atau respon yang baik berjumlah 24 siswa (73%). 4) analisis butir soal yang terdiri dari kategori sangat tinggi terdapat dua butir soal, yaitu butir soal ke-1 dan ke-4 (28.6 %), kategori tinggi, yaitu tiga butir soal berkategori tinggi, yaitu butir soal nomor ke-5, ke-6, dan ke-7 (42.8 %), dan kategori sedang, terdapat dua butir soal berkategori sedang, yaitu butir soal nomor 2 dan 3 (28.6). Pengujian validitas tes buatan guru ini menyatakan bahwa tes buatan guru ini berdasarkan pengkategorian validitas isi, konstruk, dan kriteria/empiris adalah valid.
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 | 0.011 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.009 |
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".