PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE MEET PADA MATA KULIAH TEKNIK PROYEKSI BISNIS SEMESTER GASAL TAHUN PELAJARAN 2020/2021 DI UNIVERSITAS DIRGANTARA MARSEKAL SURYADARMA (UNSURYA) (Studi pada Mahasiswa Prodi Manajemen Kelas G)
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
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk penelitian ini mempunyai tujuan untuk 1) Mengetahui tanggapan tentang kemudahan mengakses Google Meet, 2) Mengetahui kemampuan mahasiswa dalam memahami materi yang disampaikan melalui aplikasi Google Meet, serta 3) Mengetahui efektifitas penggunaan aplikasi Google Meet mahasiswa Unsurya. Metode yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif, menggunakan data primer pada Tahun Ajaran 2020/2021 dengan populasi mahasiswa mata kuliah Teknik Proyeksi Bisnis semester Gasal Kelas G dengan sampel sebanyak 24 orang yang diambil secara purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 92 persen mahasiswa menyatakan kemudahan dalam mengakses Google Meet selama pembelajaran daring, 79 pesen mahasiswa tetap bisa memahami pembelajaran daring melalui Google Meet. 95,83 persen mahasiswa menyetujui efektifitas penggunaan Google Meet dalam pembelajaran daring. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa tidak terkendala penggunaan Google Meet dalam pembelajaran daring. Kata kunci: daring, PTJJ, Google Meet, Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma
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 | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.006 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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