DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KORELASI (CONFIDENCE DAN SUPPORT) JURUSAN SISWA PADA TINGKAT SEKOLAH MENENGAH TERHADAP INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) DI PERGURUAN TINGGI SEBAGAI SOLUSI TEPAT PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI
Bibliographic record
Abstract
Beberapa faktor yang mempengaruhi mahasiswa memperoleh nilai IPK tinggi, diantaranya mahasiswa harus belajar secara maksimal di bangku kuliah dan sesuai dengan program studi yang dipilih. Salah satu faktor agar mahasiswa dapat belajar secara maksimal adalah bahwa jurusan/program studi yang dipilih di perguruan tinggi harus diminati dan sesuai dengan bidang keahlian serta memiliki korelasi dengan latar belakang pendidikan mahasiswa. Menurut Educational Psychologist dari Integrity Development Flexibility (IDF),sebanyak 87 persen mahasiswa di Indonesia salah jurusan yang dapat memicu pada pengangguran, tidak mampu mengikuti perkuliahan dan dampak paling buruk adalah DO(drop out). Untuk membantu mahasiswa dalam memilih jurusan, perlu dirancang sebuah sistem secara online, sehingga semua orang dapat mengakses sebagai pendukung dalam memilih jurusan.Variable yang digunakan adalah jurusan di sekolah menengah, Program studi di Perguruan Tinggi dan IPK. Sebagai tahap awal untuk basis pengetahuan data diinput dari 24 perguruan tinggi swasta dan negeri yang tersebar di provinsi yakni Sumatera Utara, terdiri dari 27 Jurusan SMA/sederajat dan 65 program studi di Perguruan tinggi.Hasil yang diperoleh adalah dihasilkannya sebuah pengetahuan baru untuk membantu memilih program studi di perguruan tinggi berdasarkan support dan confidence sesuai jurusan, mahasiswa dapat mengetahui korelasi jurusan di SMA terhadap jurusan di 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 | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".