Evaluasi Tingkat Kematangan Tata Kelola Infrastruktur IT Menggunakan COBIT 5
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Universitas Negeri Gorontalo (UNG) merupakan instansi pendidikan yang ada di Provinsi Gorontalo. saat ini UNG telah mengimplementasikan Layanan Teknologi Informasi hampir disetiap fakultasnya, Akan tetapi layanan tersebut tidak berjalan dengan efektif. Data rekap menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa tidak puas dengan pelayanan infrastruktur yang diberikan oleh pihak universitas. Oleh karena itu dibutukan suatu evaluasi dalam bentuk audit teknologi informasi di Universitas Negeri Gorontalo bertujuan untuk menghasilkan suatu rekomendasi berdasarkan framework tata kelola IT dalam hal ini yakni COBIT 5. Penelitian ini melibatkan 5 responden yang ditentukan berdasarkan tabel RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) pada COBIT 5. Pemetaan Proses COBIT menunjukkan 3 domain COBIT yang diteliti di Universitas Negeri Gorontalo, yaitu EDM04 (Optimalisasi Sumber Daya), APO12 (Manajemen Risiko), dan APO13 (Manajemen Keamanan). Analisis kesenjangan yang didapatkan untuk masing-masing domain adalah sebesar 1 sesuai dengan hasil wawancara yang dilakukan dengan pihak terkait yakni Rektor IV (Bidang IT dan Kerja Sama). Hasil rekapitulasi kuesioner menunjukkan pada domain EDM04 berada pada level 3 dimana UNG telah memanajemen sumber daya sesuai SOP akan tetapi belum ada pengukuran atau evaluasi mengenai hal yang dikerjakan. Sedangkan pada domain APO12 dan APO13 berada pada level 2 dikarenakan telah dilakukan perencanaan akan tetapi belum adanya SOP yang dibuat mengenai hal terkait.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle