Implementasi Manajemen Pembiayaan Pendidikan di MTs. Al-Manar Nurul Iman Sidamanik
Bibliographic record
Abstract
Implementasi manajemen pembiayaan pendidikan di MTs. Al-Manar Nurul Iman Sidamanik. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana perencanaan, pelaksanaan, pengawasan, serta evaluasi pembiayaan pendidikan di MTs. Al- Manar Nurul Iman Sidamanik. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa: Perencanaan pembiayaan pendidikan di MTs. Al-Manar Nurul Iman Sidamanik dibuat pada Rencana Kegiatan dan Anggaran Madrasah (RKAM) yang dilakukan setiap awal tahun oleh pihak sekolah. Setelah dirapatkan akan dikonsultasikan dengan pihak pengawas, kemudian dilakukan pengusulan dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) ke Kantor Wilayah Departemen Agama. Dalam pelaksanaan pembiayaan pendidikan dana diperoleh dari dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) yang dialokasikan untuk gaji pendidik dan tenaga kependidikan sebesar 50%, Sarana dan Prasarana sebesar 30% dan untuk Alat Tulis Kantor (ATK) sebesar 20%. Serta diperoleh dari dana Komite yang dialokasikan untuk tunjangan jabatan, kegiatan siswa, kebersihan sekolah, Alat Tulis Kantor (ATK), dan transport. Pengalokasian dana tersebut akan dicatat dalam bentuk Laporan Pertanggungjawaban (LPJ) maupun buku Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) dan kas yang akan dipertanggungjawabkan oleh Kepala Madrasah. Untuk pengawasan pembiayaan pendidikan dilakukan oleh pihak internal dan eksternal Madrasah pada pemasukan dan pengeluaran dana. Kemudian, evaluasi pembiayaan pendidikan dilakukan oleh pihak Madrasah secara berkala untuk manilai, memantau dan melaporkan apakah penggunaan anggaran sudah sesuai dengan rencana
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.011 |
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".