Mengatasi Kelemahan Internal Menggunakan Mc-Kinsey 7s Untuk Peningkatan Standar Mutu Pendidikan
Bibliographic record
Abstract
Mutu sebuah sekolah ditandai dengan berjalannya sistem penjaminan mutu di internal sekolah. Pencanangan Sekolah Menengah Kejuruan Pusat Keunggulan (SMK PK) oleh pemerintah menguatkan kenyataan bahwa penjaminan mutu sekolah sangat diperlukan dalam mencapai Standar Mutu Pendidikan. Terlaksananya penjaminan mutu sekolah merupakan early warning system untuk memperbaiki kesalahan sebelum situasi semakin parah. Kesulitan yang terjadi dalam pencapaian standar adalah kurangnya kesadaran sekolah terhadap kelemahan diri sendiri. Pemicu kelemahan tidak mampu diatasi dan cenderung diabaikan. Studi ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah model penyelesaian kelemahan internal sekolah dengan Mc-Kinsey 7s dalam mencapai mutu melalui gambaran sejumlah indikator yang disusun dalam bentuk angket. Data angket diolah menggunakan SPSS dengan hasil 33,33% dari indikator berada pada ranah Cukup, Kurang dan Sangat Kurang. Kelemahan pada indikator ini diperkuat dengan 7 elemen dari model Mc-Kinsey 7s untuk dihasilkan penyelesaian. Diharapkan penguatan melalui integrasi 7 elemen Mc-Kinsey dapat mengatasi kelemahan internal sekolah dalam menuju SMK PK yang berkualitas dan bermartabat.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.025 | 0.003 |
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".