Sistem Pakar untuk Identifikasi Fase Quarter Life Crisis pada Usia 20-29 Tahun Menggunakan Algoritma Certainty Factor
Bibliographic record
Abstract
Quarter life crisis adalah kebingungan dalam kehidupan seorang individu yang terasa monoton, perasaan khawatir berlebihan tentang masa depan dan penyesalan serta mempertanyakan keputusan hidup yang sudah diambil. Fase ini rawan terjadi pada mahasiswa karena pada dasarnya seorang mahasiswa dalam rentang usia 20-29 tahun merupakan masa peralihan sehingga banyak penyesuaian baru terkait tanggung jawab dan komitmen. certainty factor merupakan metode yang mendefinisikan ukuran kepastian sebuah fakta dan aturan untuk menggambarkan kepercayaan seorang ahli dengan masalah yang dihadapi. Masalah yang ada di dalam penelitian ini adalah bagaimana sistem yang dibuat mampu melakukan proses identifikasi fase quarter life crisis dan bagaimana proses penentuan aturan dari gejala yang didapat dari pakar lalu diimplementasikan menggunakan algoritma certainty factor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pakar yang dapat mengidentifikasi fase quarter life crisis dengan algoritma certainty factor serta menentukan aturan berdasarkan gejala yang ada dengan menggunakan algoritma certainty factor. Tahapan-tahapan yang terdapat pada penelitian ini adalah proses perumusan masalah, proses pengumpulan data-data yang akan diolah serta pengimplementasian dari algoritma yang digunakan. Hasil dari penelitian ini nantinya akan berupa hasil identifikasi dari fase quarter life crisis yang di dalamnya memuat fase yang dialami serta persentase keyakinan dari setiap fase yang dialami.
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 | 0.004 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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".