EFEKTIVITAS MODUL ESTIMASI BIAYA KONSTRUKSI JALAN PADA MATA PELAJARAN ESTIMASI BIAYA KONSTRUKSI DI SMK N 1 PURWOREJO
Bibliographic record
Abstract
Tujuan kajian ini adalah: (1) mengetahui tahap pengembangan modul estimasi biaya konstruksi jalan pada mata pelajaran Estimasi Biaya Konstruksi dan (2) mengetahui tingkat kelayakan modul estimasi biaya konstruksi jalan pada mata pelajaran Estimasi Biaya Konstruksi untuk siswa kelas XI kompetensi keahlian Desain Pemodelan dan Informasi Bangunan SMK Negeri 1 Purworejo. Pendekatan yang digunakan dalam kajian ini adalah Research and Development. Desain kajian ini menggunakan 4D (four-D) Thiagarajan dengan empat tahapan pokok, yaitu: Define (pendefisian); Design (perancangan); Develop (pengembangan); dan Disseminate (penyebaran). Teknik pengumpulan data melalui angket dengan didukung oleh observasi dan wawancara. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan cara mengolah data kuantitatif yang kemudian ditafsirkan menjadi data kualitatif. Hasil kajian menunjukkan bahwa: (1) pengembangan modul pada tahap define menunjukkan belum tersedianya modul estimasi biaya konstruksi jalan, pada tahap design modul disusun sesuai dengan kompetensi dan tujuan pembelajaran yang telah dibuat, pada tahap develop adanya saran dari ahli materi mengenai runtutan materi perlu dibuat lebih terstruktur dan sistematis dilain itu adanya saran dari ahli media mengenai perbaikan penulisan indek tabel dan gambar serta posisi penulisan konten pada halaman landscape, dan pada tahap disseminate penyebaran modul dilakukan kepada guru mata pelajaran Estimasi Biaya Konstruksi; (2) tingkat kelayakan modul estimasi biaya konstruksi jalan menurut ahli materi diperoleh persepsi kelayakan sebesar 3,425 dengan kategori sangat layak, menurut ahli media diperoleh persepsi kelayakan sebesar 2,96 dengan kategori layak, dan menurut guru sebagai pengguna diperoleh persepsi kelayakan sebesar 4 dengan kategori sangat layak.
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 | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".