PEMILIHAN PRAJURIT TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCES
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat pesat, hal ini dimanfaatkan oleh instansi pemerintah, perusahaan swasta maupun organisasi yang lain dalam upaya menjadikan instansi atau perusahaan yang dikelolanya menjadi lebih baik. Termasuk Instansi Militer juga dapat memanfaatkan kemajuan tersebut guna meningkatkan kinerja organisasi, sehingga siap dalam menghadapi persaingan global yang semakin ketat. Dalam menghadapi persaingan tersebut, maka dibutuhkanlah personel militer yang memiliki kinerja, maupun kualitas yang baik. Tujuan dari penelitian ini agar dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi pimpinan dalam memilih prajurit terbaik yang terbaik di satuan Detasemen Domontrasi dan Latihan Akademi Militer. Metode yang digunakan menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan Analytical Hierarchy Proces (AHP), kriteria-kriteria yang digunakan adalah kedisiplinan, nilai Uji Terampil Perorangan (UTP), Nilai Uji Terampil Jabatan (UTJ), Kemampuan Menembak, dan Kesemaptaan jasmani merupakan kemampuan yang harus dimiliki oleh setiap prajurit. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyajikan hasil yang relatif kompetitif, bisa menyajikan hasil perangkingan yang dapat diajukan kepada Pimpinan Satuan di lingkungan Akademi Militer untuk dijadikan pertimbangan, dalam memutuskan prajurit yang akan dipilih untuk menjadi Prajurit terbaik.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".