GDSS MULTI KRITERIA PENENTUAN STRATEGI MARKETING TERBAIK PERGURUAN TINGGI
Bibliographic record
Abstract
Dunia pendidikan telah mengalami evolusi secara kontinyu. Salah satu faktor pemicunya adalah kompetisi antar perguruan tinggi yang semakin ketat. Oleh karena itu pemasaran menjadi unsur yang strategis dalam menjaga eksistensi perguruan tinggi. Dalam membuat keputusan pemilihan strategi marketing, terdapat beberapa kriteria yang perlu dipertimbangkan, diantaranya adalah biaya, waktu, tingkat pengaruh, capaian target dan lain sebagianya. Pada perguruan tinggi swasta pengambilan keputusan terkait strategi marketing tidak hanya ditentukan oleh bagian Humas saja, akan tetapi harus meminta pertimbangan dari pihak manajemen dan yayasan pemilik perguruan tinggi. Berdasarkan kompleknya permasalahan yang dihadapi, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan kelompok atau Group Decision Support System (GDSS) dalam menentukan strategi marketing pergurauan tinggi. Pada penelitian ini, penulis mengajukan GDSS menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang mendukung model Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai model untuk pengambilan keputusan. Penggunaan GDSS pada penelitian ini bertujuan untuk mengakomodir penilaian lebih dari satu evaluator dan meningkatkan kualitas keputusan. Dengan demikian diharapkan penilaian yang dilakukan lebih obyektif, karena tidak dilakukan oleh satu pihak saja. Perangkat lunak yang dibangun dari hasil penelitian ini diharapkan mempermudah dan mempercepat dalam menentukan strategi marketing perguruan tinggi.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.006 |
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".