Strategi Pengelolaan Administrasi Sekolah dalam Peningkatan Mutu Pendidikan di SD Inpres 12/79 TA Kabupaten Bone
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Strategi Pengelolaan Administrasi Sekolah dalam Peningkatan Mutu Pendidikan di SD Inpres 12/79 TA. Pokok permasalahannya adalah bagaimana strategi pengelolaan administrasi sekolah dan faktor penghambat serta pendukung dalam pengelolaan administrasi dalam meningkatkan mutu pendidikan di SD Inpres 12/79 TA. Jenis penelitian yang digunakanadalah kualitatif, dengan menggunakan instrumen observasi, wawancara dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Strategi Pengelolaan Administrasi Sekolah dalam Peningkatan Mutu Pendidikan di SD Inpres 12/79 TA adalah melakukan perencanaan terkait tujuan yang akan dicapai, melakukan pengorganisasian dalam pembagian tugas, melakukan penggerakkan dengan memotivasi dan berkomunikasi dengan administrator, melakukan pengawasan serta melakukan evaluasi hasil kerja administrator. Faktor penghambat pengelolaan administrasi sekolah di SD Inpres 12/79 TA, yaitu kemampuan yang dimiliki administrator yang masih kurang, keterbatasan tenaga administrasi yang membuat hasil kerja kurang maksimal serta terkadang masih kurang disiplin dalam bekerja serta faktor pendukung pengelolaan administrasi sekolahyaitu tersedianya sarana dan prasarana yang mendukung proses administrasi, tersedianya fasilitas yang memadai sesuai dengan kebutuhan saat ini, serta memaksimalkan penggunaan fasilitas yang tersedia sehingga dapat mempermudah pekerjaan.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.016 |
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".