PERANCANGAN KOMIK DIGITAL SEBAGAI MEDIA PROMOSI CANDI TIKUS DI MOJOKERTO
Bibliographic record
Abstract
Indonesia memiliki berbagai peninggalan sejarah kerajaan di masa lampau, salah satunya bernama Kerajaan Majapahit. Kerajaan Majapahit merupakan salah satu kerajaan terbesar di Indonesia yang berpusat di daerah Trowulan, Kabupaten Mojokerto. Kerajaan ini memiliki berbagai situs peninggalan. Mulai dari candi, kolam pemandian, dan berbagai benda peninggalan lain. Salah satu Candi peninggalan Majapahit di Trowulan adalah Candi Tikus. Candi ini ditemukan di bawah permukaan tanah pada tahun 1914 oleh warga sekitar. Namun, saat ini banyak remaja atau bahkan orang dewasa yang kurang mengetahui berbagai situs peninggalan sejarah di daerahnya. Dalam perancangan media promosi tersebut, perancang menggunakan metode Design Thinking yang dimiliki Tim Brown dengan tahapan yang dimulai dari empathy, define (penentuan), idea (gagasan), prototype, dan test (uji coba) dengan hasil yang diupload dalam web komik Webtoon. Dari hasil data yang diperoleh melalui survei, perancangan komik digital ini dikatakan memiliki kategori baik dengan menunjukkan indeks skor 87, 58%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa perancangan komik digital sebagai media promosi Candi Tikus di Mojokerto dapat menjadi alternatif media promosi untuk remaja dan masyarakat umum.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.019 |
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".