Estimasi Galat Sebagai Kompensasi Hasil Pembacaan Sensor Suhu Non-Sentuh Menggunakan Regresi Linier
Bibliographic record
Abstract
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan penerapan metode regresi linear untuk mengestimasi galat sebagai kompensasi untuk menurunkan galat pembacaan sensor suhu non-sentuh. Hal ini terlihat pada masa pandemi COVID – 19 melalui penggunaan thermo gun untuk mengukur suhu seseorang membutuhkan jarak yang sangat dekat. Penelitian dilakukan dengan mengukur objek air yang merupakan unsur terbanyak pada tubuh manusia. Suhu pengukuran telah dikondisikan pada 36°C, 37°C, dan 38°C dengan masing-masing variasi jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Hasil dari validasi menunjukkan model dapat menurunkan galat pada suhu 36°C pada masing-masing jarak sebesar 4,43%, 8,00%, dan 8,70% pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Validasi berdasarkan MAE sebelum dimodelkan adalah 2,91 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,37. Penurunan nilai galat pada suhu 37°C untuk masing-masing jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 5,94%, 8,72%, dan 7,34%. Nilai validasi berdasarkan MAE sebelum dimodelkan adalah 3,02 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,27. Penurunan nilai galat pada suhu 38°C untuk masing-masing jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 6,27%, 8,67%, dan 11,03%. Nilai validasi berdasarkan MAE sebelum dilakukan permodelan adalah 3,87 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,57. Berdasarkan data tersebut dapat disimpulkan bahwa estimasi galat sebagai kompensasi hasil pembacaan sensor suhu non-sentuh mampu menurunkan galat hasil pembacaan sensor.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".