Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelas Unggulan Pada Siswa baru di SMK Negeri Binjai Menggunakan Metode SMART (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 BINJAI)
Bibliographic record
Abstract
Siswa kelas unggulan merupakan siswa yang terdiri dari orang-orang pilihan yang memilikikemampuan yang lebih menonjol bila dibandingkan dengan siswa kelas biasa. SMK N 1 Binjai merupakansalah satu sekolah yang sudah menerapkan adanya pemilihan kelas unggulan dimana tiap tahunnya sekolahtersebut menyeleksi siswa baru untuk masuk ke kelas unggulan. Proses pemilihannya masih menggunakansistem manual. Pemilihan dengan cara tersebut akan membutuhkan waktu yang cukup lama sehingga tidakefektif dan efisien. Sistem ini dirancang menggunakan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique(SMART) dimana dalam setiap kriteria diberi bobot kemudian dihitung dengan menggunakan rumusSMART. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatifterdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yangmenggambarkan seberapa penting kriteria tersebut dengan kriteria lain. Hasil dari penelitian berupa outputsistem rekomendasi siswa yang akan masuk kelas unggulan. Manfaat penelitian ini memberikan mediainformasi pengambilan keputusan bagi pihak sekolah untuk memutuskan siswa yang layak masuk ke kelasunggulan.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".