Kemampuan Inovasi Kepala Madrasah dalam Meningkatkan Mutu Madrasah di Madrasah Aliyah Tahfizhil Qur’an Medan
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui: 1) Bagaimana mutu Madrasah Aliyah \nTahfizhil Qur’an Medan, 2) Bagaimana kemampuan inovasi kepala madrasah di \nMadrasah Aliyah Tahfizhil Qur’an Medan, 3) Bagaimana kemampuan inovasi kepala \nmadrasah dalam meningkatkan mutu madrasah di Madrasah Aliyah Tahfizhil Qur’an \nMedan, 4) Hambatan apa yang dihadapi kepala madrasah dalam dalam melaksanakan \ninovasi demi meningkatkan mutu madrasah di Madrasah Aliyah Tahfizhil Qur’an Medan. \nDalam penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif. merupakan \npenelitian yang menghasilkan data deskriftif mengenai kata-kata lisan maupun tertulis, \ndan tingkah laku yang dapat diamati dari orang-orang yang diteliti. Teknik penelitian ini \ndengan menggunakan observasi, wawancara dan dokumentasi. Informan dalam penelitian \nini adalah Kepala madrasah, Staf TU, Guru dan Siswa.Pengujian Keabsahasan data \ndengan menggunakan triangulasi, uji kredibilitas (credibility), uji transferabilitas \n(transferability). Dan dapat dilakukan dengan uji dependilitas (dependility). \nHasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Mutu Madrasah Aliyah Tahfizhil Qur’an \nsudah cukup baik sesuai dengan 8 Standart Nasional Pendidikan dan kebutuhan \npelanggan atau masyarakat, 2) Kemampuan inovasi kepala madrasah tercermin dari \nkreatifitas, integritas, dan strategi tepat yang digunakan kepala madrasah untuk \n \nberinovasi, bermusyawarah, serta memberikan keteladan kepada seluruh komponen- \nkomponen di madrasah, 3) Kemampuan inovasi kepala madrasah dalam meningkatkan \n \nmutu madrasah, kepala madrasah mampu membuat inovasi dalam bidang kurikulum, \nsarana dan prasarana, pengelolaan guru dan siswa, 4) Hambatan yang dihadapi kepala \nmadrasah dalam melaksanakan inovasi disebabkan karena faktor financial, dana yang \ntersedia kurang mencukupi dengan anggaran yang direncanakan sehingga proses inovasi \nterhambat.
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 | 0.002 | 0.003 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.011 |
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".