Implementasi Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Saat ini, banyak orang menggunakan sepeda motor untuk mendukung aktivitasnya tetapi tidak semua pengguna mengetahui jika terjadi gangguan atau kerusakan pada sepeda motor yang dimilikinya. Hal ini berlaku juga untuk pengguna motor Yamaha terutama yang menggunakan sistem bahan bakar konvensional. Akan sangat membantu apabila pengguna atau masyarakat umum mengetahui apabila sepeda motor yang dikendarainya mengalami kerusakan atau gangguan. Sistem Pakar sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang mengadopsi pengetahuan pakar ke dalam komputer dapat dimanfaatkan untuk membantu mendiagnosa kerusakan yang dialami oleh sepeda motor Yamaha berdasarkan gejala/gangguan yang terjadi pada sepeda motor tersebut Meskipun sistem pakar diharapkan dapat membantu masyarakat untuk mendiagnosa kerusakan yang terjadi tetapi perlu juga diketahui seberapa besar keyakinan sistem pakar mendiagnosa kerusakan. Untuk mengetahui besarnya nilai keyakinan/kepercayaan suatu kerusakan sebagai hasil diagnosa maka digunakan metode Dempster-Shafer yang menekankan pada besarnya keyakinan suatu gejala kerusakan mendukung diagnosa kerusakan tertentu.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.006 |
| Open science | 0.005 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.016 |
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 it