ANALISA DAN DESAIN SISTEM MONITORING TRANSAKSI DATA CENTER DAN DISASTER RECOVERY CENTER STUDI KASUS PADA DIREKTORAT PENGELOLAAN INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DITJEN KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL
Notice bibliographique
Résumé
Adanya sistem informasi manajemen kependudukan telah memberikan data kependudukan yang akurat baik dari sisi kependudukan, pendidikan, maupun perspektif lainnya, berdasarkan sistem yang ada. Akan tetapi, dalam pelaksanaan operasional pelaporan dan analisis, diperlukan sistem berbasis web yang mampu menampilkan data hasil Perekaman yang telah melalui proses penunggalan dan pencetakan, sehingga berguna dalam membantu merumuskan kebijakan atau program Pemerintah serta mampu meningkatkan pelayanan informasi kependudukan dan pencatatan sipil. Berbagai informasi yang berhubungan dengan jumlah hasil penunggalan dan pencetakan KTP-el Kabupaten/Kota termotivasi oleh kondisi geografis, geologis, hidrologis dan demografis untuk meningkatkan pelayanan kependudukan bagi warga negara Indonesia. Oleh karena itu, pada penelitian ini sistem yang dibangun berupa sistem informasi yang menampilkan jumlah data perekaman yang telah melalui proses data penunggalan (deduplication) dan pencetakan KTP-el setiap harinya dan dapat diakses melalui alat mobile phone atau perangkat yang terkoneksi dengan link publik, sehingga memudahkan memonitoring dan mengevaluasi terhadap data perekaman ataupun pencetakan KTP. Dalam melakukan pengembangan aplikasi metodologi yang kami gunakan ialah waterfall. Dengan adanya aplikasi yang dibangun, akan mendukung tata kelola infomasi pada Ditjen Dukcapil, sehingga memiliki integritas data dan informasi dapat terwujud.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».