KREASI MOTIF BATIK KHAS MOJOKERTO BERBASIS RELIEF \nCANDI SEBAGAI KEARIFAN LOKAL DENGAN MENGGUNAKAN \nTEKNOLOGI SARING-MALAM GUNA MENINGKATKAN \nPRODUKSI DAN EKONOMI MASYARAKAT
Bibliographic record
Abstract
RINGKASAN EKSEKUTIF \nMojokerto kini sedang mencari identitas di bidang seni budaya. Mojokerto \nmemiliki beberapa jenis kerajinan, salah satu di antaranya adalah batik. Mojokerto \nberusaha mengembangkan batik sebagai identitas daerah. \nPenelitian ini berupaya mengembangkan batik berbasis relief candi sebagai \nkearifan lokal guna meningkatkan produktifitas dan perekonomian masyarakat \npengrajin. Penelitian menggunakan pendekatan kaji tindak dengan metode \npengumpulan data melalui studi pustaka, observasi, dokumentasi, dan kokreasi. \nHasil penelitian menunjukkan bahwa Mojokerto merupakan situs di mana \nberbagai artefak berupa candi sebagai peninggalan kerajaan Majapahit berada. \nSetiap candi memiliki anasir hiasan yang dapat dijadikan sebagai referensi visual \ndalam membentuk identitas dan karakteristik batik Mojokerto. Selain melalui \nmotif, upaya membentuk identitas batik khas Mojokerto dapat dicapai melalui \npenggunaan warna, warna Majapahit. Warna dimaksud antara lain adalah hijau, \nmerah bata, dan hitam. \nPenelitian ini telah menghasilkan rancangan motif batik, master mal batik, dan \nsampel batik khas Mojokerto. Rancangan motif sebanyak 40 jenis. Master mal \nsebanyak tiga jenis motif. Batik Mojokerto sebanyak tiga kain berukuran jarik. \nMasih terdapat banyak rancangan yang perlu ditindaklanjuti menjadi master mal. \nDemikian juga banyak master mal yang masih perlu ditindaklanjuti menjadi batik. \nRancangan, master mal, dan batik yang telah dihasilkan masih perlu \ndidiseminasikan ke stakeholder guna evaluasi dan perbaikan.
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 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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".