Sistem Informasi Penjadwalan Kendaraan Pada CV. Serin Transport Berbasis Web
Notice bibliographique
Résumé
CV Serin Transport adalah anak perusahaan dari PT Fajar Prakasa, CV Serin Transport yang bergerak pada bidang jasa pelayanan pengiriman barang. Jasa pelayanan pada CV Serin Transport di antara lain adalah penditrubusian pupuk baik subsidi dan non subsidi adapun wilayah pengantaran diantara lain kabupaten Garut, Ciamis, Tasikmalaya, Sumedang.. Permasalahan yang ada pada CV Serin Transport dalam penjadwalan keberangkatan Armada masih menggunakan manual yaitu hanya menggunakan microsoft excel juga penyimpanan data, keamanan data, dan penyajian informasi yang kurang efisien dan efektif, serta rekapitulasi oleh bagian Administrasi yang dikerjakan oleh satu orang. Jika ada Armada yang menanyakan informasi jadwal keberangkatan untuk pengiriman barang, akibat hal itu terjadi jadi penghambat pekerjaan dan membuat efesiensi waktu terganggu dan mengurangi kinerja dan profit pada perusahaan.. Sistem Informasi Manajemen Kendaraan pada CV Serin Transport, yang dibangun untuk mencatat penjadwalan pengiriman barang dan menghasilkan laporan penjadwalan pengiriman barang untuk mempermudah penyajian informasi kepada Pemilik dan Armada. Sistem Informasi Manajemen Kendaraan ini menggunakan Metode RAD (Rapid Application Development) dengan menggunakan beberapa tahapan yaitu pemodelan bisnis, pemodelan data, pemodelan proses, pembuatan aplikasi, pengujian, dan penjualan. Hasil yang di harapkan dalam pembuatan Sistem Manajemen Kendaraan pada CV Serin Transport dapat mengoptimalkan kinerja dari perusahaan.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,126 |
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 ».