PENERAPAN DATA MINING KORELASI UMUR, PANGKAT DAN PENDIDIKAN TERHADAP JABATAN PADA POLRES BINJAI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Mengenai penyediaan informasi jabatan, Personel harus memenuhi persyaratan untuk menduduki jabatan tersebut, Sesuai dengan Peraturan Kepolisian (PERKAP) tentang jabatan personel. Contohnya ialah seorang personel harus mencapai Ajun Komisaris Besar Polisi (AKBP) sehingga ia bisa menduduki jabatan sebagai Kepala Kepolisian Resort (KAPOLRES). Kegiatan menghubungkan data personel dengan menggunakan Algoritma Apriori dapat di lakukan dengan aturan aturan tertentu sehingga dapat menghasilkan hubungan antara pangkat dan umur dan mampu membantu para personel agar mengetahui informasi jenjang karir nya kedepan melalui sistem informasi kepolisian. Dari data personel yang mencakup umur, pangkat dan keahlian yang di korelasikan dengan jabatan menggunakan metode Algoritma Apriori terdapat nilai minimum Support 30% dan confidence nya 50% sehingga mendapatkan Best Rule nya adalah 15%. Dari hasil yang didapat yaitu jika usia Usia Polisi U2( 32 - 45 ), Pangkat Polisi APD (AIPDA) dan Pendidikan SMAmaka Jabatan yang diterima Polisi lebih cenderung kepada SSB (SATSABHARA) Hasil pengetahuan informasi baru untuk membantu para personel agar mengetahui informasi jenjang karir polisi kedepan dengan pangkat yang ia duduki sekarang berdasarkan support dan confidence sesuai pangkat dan umur
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.005 |
| Open science | 0.009 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it