PENGEMBANGAN VIDEO PEMBELAJARAN OPEN STREET MAP UNTUK PEMBUATAN PETA DIGITAL FORMAT SHAPEFILE MENGGUNAKAN SPATIAL MANAGER
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan video pembelajaran OpenStreetMap untuk pembuatan peta digital format shapefile menggunakan Spatial Manager. Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian pengembangan (Research and Development/R&D) yang mengacu pada model pengembangan 4D (Define, Design, Development, and Disseminate) oleh Thiagarajan. Teknik pengumpulan data menggunakan angket yang diberikan kepada ahli materi, ahli media, dan pengguna (mahasiswa). Teknik analisis data menggunakan teknik analisis deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian dan pengembangan media pembelajaran memperoleh kesimpulan sebagai berikut: (1) Tahap define menghasilkan kebutuhan pembelajaran tentang OpenStreetMap untuk pembuatan peta digital format shapefile menggunakan Spatial Manager; (2) Tahap design menghasilkan flowchart, storyboard, dan take video yang sesuai serta produk yang dihasilkan berupa video pembelajaran dengan teknik animasi dan screen record berformat *.mp4 yang dapat diputar di komputer/laptop maupun smartphone standar, berdurasi selama 15 menit 50 detik, dan ukuran file sebesar 56,7 MB; (3) Tahap development menghasilkan penilaian tingkat kelayakan media video pembelajaran yang dikembangkan berdasarkan penilaian oleh ahli materi adalah 90,91 % termasuk dalam kategori “layak”, sedangkan penilaian oleh ahli media adalah 91,13 % termasuk dalam kategori “layak”, dan penilaian pengguna (mahasiswa) adalah 86,62 % termasuk dalam kategori “layak”; (4) Tahap disseminate merupakan penyebarluasan hasil penelitian berupa produk video yang diunggah melalui platform Youtube dan memberikan file kepada pengguna.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.107 | 0.028 |
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".