PENERAPAN SISTEM PAKAR BIMBINGAN KONSELING PADA SMK MUHAMMADIYAH 3 METRO
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Bimbingan konseling sangat diperlukan terutama dalam membantu siswa untuk menghadapi permasalahan yang dialami. Jumlah siswa yang banyak berbanding dengan sedikitnya guru BK sehingga tidak semua siswa bisa mendapatkan bimbingan konseling. Dengan penerapan sistem pakar bimbingan konseling membantu guru BK mengetahui bidang masalah yang dialami oleh siswa. Tujuan penelitian untuk menganalisa kebutuhan sistem diagnosa bimbingan konseling yang akan di bangun menggunakan metode certainty factor, menerapkan hasil analisa kedalam sebuah rancangan sistem diagnosa permasalahan pada siswa SMK Muhammadiyah 3 Metro dan menerapkan hasil rancangan kedalam sistem berbasis web. Metode yang digunakan adalah metode Certainty Factor (CF) untuk mengukur nilai kepastian/ketidakpastian. Metode teknik desain perangkat lunak yang digunakan dalam perancangan sistem ini menggunakan metode OOSE yang tahapannya terdiri dari requirement, analisis, desain, implementasi dan testing. Aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan database MySQL. Aplikasi ini mampu mengenali 3 bentuk masalah diantaranya, masalah pribadi, masalah penyesuaian sosial dan masalah akademik.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.014 | 0.021 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it