IDENTIIKASI KETRAMPILAN PASSING PADA PERMAINAN SEPAKBOLA DI SSB SUKABUMI PRO SOCCER
Bibliographic record
Abstract
Sepakbola adalah sebuah permainan yang dimainkan ber-regu yaitu dengan pemaininti 11 orang setiap tim nya dan saling bertanding dengan tim lainnya tentunya dengan timyang dengan jumlah sama yaitu 11 permainan. Dan permainan ini di mainkan dengandurasi waktu 45 menit x 2, yaitu terdiri dengan 2 babak setiap babak nya 45 menit jadi totalnya 90 menit dan menit tambahan bisa 2 menit sampe 9 menitMetode penelitian merupaksnproses kegiatan daa bentuk pengumpulan data, analisis dan memberikan interprstasi angteerkait dengan tujuan penelitian. Pada dasarna metode penelitian secara ummu merupakancara ilmiah ntuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Metode penilitianyang digunakan adalah metode dskriptif dengan pendekatan kuantitatif.Dari 16 siswa yangmemiliki tingkat dasar passing dengan kategori sangat baik 7 pemain (43,00%), kategoribaik dengan frekuensi sebanyak 5 pemain (31,00%), masuk kategori kurang denganfrekuensi sebanyak 2 pemain (13,00%), dan masukkatgori sangat kurang dengan frekuensisebanyak 2 pemain (13,00%) . Rerata yang diperoleh sebesar 16,25 berada pada interval15.0 – 18.4 dengan kategori baik. Jadi, dapat diketahui bahwa tingkat teknik dasar passingadalah baik.Berdasarkan hasil dari penilitian mengenai identifikasi keterampillan passingpada permainan sepakbola di ssb sukabumi pro soccer kabupaten sukabumi yang dilakukandi lapangan Surya Kencana adalah sebagai berikut: dengan kategori sangat baik denganfrekuensi sebanyak 7 pemain (43,00%), kategori baik dengan frekuensi sebanyak 5 pemain(31,00%), masuk kategori kurang dengan frekuensi 2 pemain (13,00%), dan masuk kategorisangat kurang dengan frekuensisebanyak 2 orang (13,00%)
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.008 |
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".