Manajemen Gerakan Ayo Membangun Madrasah di Kementerian Agama Kabupaten Jombang
Bibliographic record
Abstract
Pengelolaan dan peningkatan mutu madrasah dilakukan oleh madrasah di bawah aturan pemerintah disesuaikan dengan Standar Nasional Pendidikan. Salah satu upaya peningkatan mutu pada madrasah adalah program GERAMM (Gerakan Ayo Membangun Madrasah). Program GERAMM merupakan sebuah program yang terstruktur, sistematis, dan massif yang dirancang oleh Kementerian Agama wilayah Jawa Timur dalam upaya mengembangkan dan meningkatkan mutu, daya saing, serta citra madrasah sehingga dapat mendorong percepatan capaian prestasi dan keunggulan kompetitif, serta komparatif pada bidang tertentu yang dapat menjadi model dan sumber inspirasi bagi madrasah lain dalam meningkatkan mutu dan daya saing madrasah di lingkungan Kantor Wilayah Kemenag Provinsi Jawa Timur. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana pelaksanaan manajemen GERAMM pada madrasah di wilayah Kabupaten Jombang dalam upaya peningkatan mutu madrasah. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Sumber data penelitian berasal dari data primer yang diperoleh berdasarkan hasil observasi dan wawancara, dan dari data sekunder yang diperoleh dari dokumen, catatan-catatan, arsip dan lampiran-lampiran data serta hasil penelitian yang relevan yang dapat dijadikan data penunjang penelitian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat pencapaian implementasi manajemen GERAMM dalam meningkatkan mutu madrasah yang meliputi meningkatnya image branding dari madrasah dan peningkatan kompetensi peserta didik.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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".