PEMILIHAN DUTA GENERASI BERENCANA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SMART (STUDI KASUS DINAS PENGENDALIAN PENDUDUK DAN KELUARGA BERENCANA KOTA BINJAI)
Bibliographic record
Abstract
Pemilihan duta Generasi Berencana (GenRe) bertujuan tegar remaja yang berperilaku sehat, terhindar dari resiko tiga kesehatan reproduksi remaja, menunda usia pernikahan, dan memiliki perencanaan kehidupan berkeluarga untuk mewujudkan keluarga kecil bahagia dan sejahtera. Pemilihan Duta GenRe dimulai dari tahun 2010 hingga saat ini, dimana jumlah peserta setiap tahunnya ± 30 pasang dan hanya 1 pasang yang terpilih. Masalah yang muncul masih ada unsur penilaian secara subjektif dan ada beberapa peserta yang memiliki nilai yang sama sehingga menyulitkan pihak pengambil keputusan untuk menentukan mana yang terbaik, untuk itu diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan.Metode yang digunakan adalah SMART. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, sistem ini dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan alternatif terbaik menjadi duta GenRe untuk Laki Laki dengan nilai tertinggi 0,8 dan Perempuan dengan nilai tertinggi 0,9 dan dengan adanya sistem ini proses pemilihannya menjadi lebih objektif dan mudah.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".