Analisis Efektivitas Pembimbingan Mahasiswa Dalam Persiapan Mengikuti UKMPPD (Uji Kompetensi Mahasiswa Pendidikan Profesi Dokter) Terhadap Kelulusan UKMPPD Nasional Periode 2016
Bibliographic record
Abstract
Undang-Undang RI nomor 29 tahun 2004 tentang Praktek Kedokteran dalam pasal 29 ayat (3) menjelaskan bahwa untuk memperoleh surat tanda registrasi dokter harus memenuhi berbagai persyaratan diantaranya memiliki sertifikat kompetensi. Untuk dapat memiliki sertifikat kompetensi tersebut, mahasiswa harus lulus uji kompetensi yang bersifat nasional, atau yang disebut UKMPPD (Uji Kompetensi Mahasiswa Pendidikan Profesi Dokter). Fakultas Kedokteran dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Jakarta dalam hal ini sebagai institusi yang juga ikut serta UKMPPD, melakukan persiapan berupa pembimbingan ke mahasiswa dalam menghadapi UKMPPD. Permasalahan yang dialami FKK UMJ yaitu data kelulusan UKMPPD batch Februari, 4 lulus (37) dengan rerata nilai 71,75 (rerata nasional 66), batch Mei 60 lulus (114) dengan rerata nilai 72,62 (rerata nasional 66), batch Agustus 37 lulus (67) dengan rerata nilai 72,66 (rerata nasional 66), batch November 37 lulus (55) dengan rerata nilai 73,01 (rerata nasional 66) sedangkan rerata nilai peserta UK-CBT untuk periode Feb – Nov 2016 yaitu 64,64 (rerata nasional 65,89). Tujuan penelitian ini untuk mengetahui efektivitas pembimbingan peserta UKMPPD untuk meningkatkan persentase kelulusan. Penelitian ini dilakukan secara analitik deskriptif dengan pendekatan retrospektif menggunakan data sekunder berupa umpan balik bagi institusi peserta UKMPPD periode Feb - Nov 2016 dan data hasil tryout mahasiswa FKK UMJ periode 2016. Hasil analisis didapatkan bahwa rerata nilai tryout mahasiswa adalah sebesar 61,565 sedangkan rerata lulusan nilai UKMPPD nasional mahasiswa FKK UMJ adalah sebesar 72,52. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai dari pelaksanaan tryout ke pelaksanaan UKMPPD dengan persentase kenaikan sebesar 7,89%. Berdasarkan kajian analisis didapatkan nilai kelulusan mahasiswa FKK UMJ lebih tinggi dari rerata nasional namun masih rendah dalam hal pencapaian persentase kelulusan sehingga diperlukan peninjauan kembali kurikulum yang sesuai dengan capaian sasaran SKDI, evaluasi strategi pengajaran, metode pengajaran, sistem assessment dan pelaksanaan pembimbingan peserta UKMPPD.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".