This document contains basic student information including name, class, and roll number in an unlabeled list format with 3 items. It appears to be collecting core identifying details about a student but lacks additional context.
Presentation by Kjell Larsson from Sweden on risk mapping during the workshop on The role of the Court of Accounts in preventing and fighting fraud and corruption. This workshop was jointly organised by SIGMA and the Algerian Court of Accounts in Algiers 8-9 April 2015. Further information, please contact bianca.breteche@oecd.org.
RDM services: an opportunity for librariesSarah Jones
Presentation for the Stellenbosch University 2013 Annual Library Symposium. The talk covers the DCC institutional engagement programme, profiling how library services have got involved in supporting researchers and developing RDM services.
Les communications unifiées peuvent être mise en oueuvre de manière rentable et efficace en en Cloud privé dans les locaux de votre entreprise ou bien dans un Cloud public. Le choix d'investissement initial ou du coût opérationel basé sur l'utilisation dépend en grande partie de vos objectifs d'affaires financiers et stratégiques.
Dilatar belakangi karena mencari sistem alternatif dalam analisis butir soal. Maka dibutuhkan perancangan sistem tersebut. Maka, pada penelitian ini dilakukan 2 perancangan sistem analisis butir soal. Sistem pertama dirancang dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dan sistem kedua dirancang dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM). Namun, hanya sistem yang terbaik diantara keduanya, yang selanjutnya akan dikembangkan menjadi sistem analisis butir soal. Untuk memperoleh informasi metode yang terbaik maka dilakukan beberapa pengujian. Hasil pengujian sistem dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki tingkat accuracy 66%. Sedangkan sistem dengan metode Fuzzy C-Means (FCM) memiliki tingkat accuracy 70%. Sehingga dapat disimpulkan metode Fuzzy C-Means (FCM) memiliki tingkat accuracy yang lebih baik dari metode Learning Vector Quantization (LVQ).
Presentation by Kjell Larsson from Sweden on risk mapping during the workshop on The role of the Court of Accounts in preventing and fighting fraud and corruption. This workshop was jointly organised by SIGMA and the Algerian Court of Accounts in Algiers 8-9 April 2015. Further information, please contact bianca.breteche@oecd.org.
RDM services: an opportunity for librariesSarah Jones
Presentation for the Stellenbosch University 2013 Annual Library Symposium. The talk covers the DCC institutional engagement programme, profiling how library services have got involved in supporting researchers and developing RDM services.
Les communications unifiées peuvent être mise en oueuvre de manière rentable et efficace en en Cloud privé dans les locaux de votre entreprise ou bien dans un Cloud public. Le choix d'investissement initial ou du coût opérationel basé sur l'utilisation dépend en grande partie de vos objectifs d'affaires financiers et stratégiques.
Dilatar belakangi karena mencari sistem alternatif dalam analisis butir soal. Maka dibutuhkan perancangan sistem tersebut. Maka, pada penelitian ini dilakukan 2 perancangan sistem analisis butir soal. Sistem pertama dirancang dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dan sistem kedua dirancang dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM). Namun, hanya sistem yang terbaik diantara keduanya, yang selanjutnya akan dikembangkan menjadi sistem analisis butir soal. Untuk memperoleh informasi metode yang terbaik maka dilakukan beberapa pengujian. Hasil pengujian sistem dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki tingkat accuracy 66%. Sedangkan sistem dengan metode Fuzzy C-Means (FCM) memiliki tingkat accuracy 70%. Sehingga dapat disimpulkan metode Fuzzy C-Means (FCM) memiliki tingkat accuracy yang lebih baik dari metode Learning Vector Quantization (LVQ).