RANCANG BANGUN APLIKASI MENENTUKAN KEMAMPUAN DASAR SISWA MADRASAH IBTIDAIYAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA MIS AL WASHLIYAH BINJAI BERBASIS WEBSITE
Bibliographic record
Abstract
MIS Al Washliyah Binjai, merupakan salah satu Madrasah Ibtidaiyah (MI) Swasta yang berlokasi di alamat jalan Perintis Kemerdekaan No. 148, Kota Binjai, Sumatera Utara. Dalam mengetahui kemampuan dasar siswa di sekolah, pihak sekolah menggunakan cara dengan menanyakan kemampuan siswa kepada guru pengajar disekolah. Penentuan kemampuan siswa tersebut masih merupakan pemikiran oleh guru – guru dan bukan berdasarkan kemampuan siswa itu sendiri. Untuk itu perlunya sebuah sistem yang dapat menentukan kemampuan siswa Madrasah Ibtidaiyah dengan memberikan kuesioner kepada siswa untuk dilakukan perhitungan dengan sistem aplikasi agar dapat memberikan penilaian terhadap kemampuan dasar siswa dalam mata pelajaran yang sesuai untuk siswa tersebut, sehingga dapat meningkatkan kemampuan dasar siswa tersebut dalam pelajaran yang sesuai disekolah. Untuk itu penulis akan membuat suatu sistem aplikasi alternatif yang dapat melakukan penentuan kemampuan dasar siswa Madrasah Ibtidaiyah untuk diketahui apakah siswa tersebut menonjol dalam bidang pelajaran dengan menggunakan sistem yang berbasis website. Aplikasi yang dibuat penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan database MySQL sebagai data penyimpanannya. Sistem dibuat semudah mungkin agar lebih mudah digunakan dan dipahami oleh pengguna nantinya dalam menentukan kemampuan dasar siswa.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.010 |
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".