Analisis Kebutuhan Diklat (AKD) Pada Balai Diklat Keagamaan Denpasar Tahun 2018
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
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jenis diklat yang dibutuhkan untuk pengembangan kompetensi Aparatur Sipil Negara (ASN) di wilayah kerja Balai Diklat Keagamaan Denpasar berdasarkan hasil Analisis Kebutuhan Diklat (AKD) Tahun 2018. Sampel dan populasi penelitian ini adalah sebanyak 1120 responden yang berasal dari guru, pengawas, penyuluh, penghulu, kepala madrasah, pejabat struktural eselon IV di lingkungan Kementerian Agama Provinsi Bali, NTB dan NTT. Data yang diperoleh yaitu data jenis diklat yang dibutuhkan di wilayah Kerja Balai Diklat Keagamaan Denpasar. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu teknik angket. Instrumennya berupa angket pemetaan kompetensi dan kebutuhan diklat. Teknik analisis datanya yaitu mencari persentase kebutuhan untuk masing-masing jenis diklat. Analisis lanjutnya yaitu penentuan 10 diklat prioritas pada masing-masing jenis diklat. Kesimpulan penelitian adalah jenis diklat yang dibutuhkan ASN di wilayah Kerja Balai Diklat Keagamaan Denpasar berdasarkan hasil Analisis Kebutuhan Diklat Tahun 2018, yaitu: Diklat Substantif pendidikan sebesar 75,14%, Diklat Teknis Substantif Keagamaan sebesar 9,19%, Diklat Fungsional Pendidikan sebesar 11,85% dan Diklat Fungsional Keagamaan sebesar 4,32%. Rekomendasi penelitian ini agar AKD ditindaklanjuti oleh Balai Diklat Keagamaan Denpasar dalam bentuk penyusunan rencana program diklat Tahun 2019 dengan mempertimbangkan skala prioritas.
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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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