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Enregistrement W4312462700 · doi:10.33479/kurawal.v4i2.463

PERENCANAAN STRATEGIS SI/TI PADA UNIVERSITAS MA CHUNG

2021· article· id· W4312462700 sur OpenAlexaff
Azha Satirah Khairunnisa, Yudhi Kurniawan

Notice bibliographique

RevueKurawal - Jurnal Teknologi Informasi dan Industri · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPolitical scienceBusiness administrationHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universitas Ma Chung merupakan sebuah Universitas swasta Pengembangan teknologi SI/TI pada Unversitas Ma Chung terus dilakukan tetapi tata kelola terhadap Sistem Informasi/Teknologi Informasi masih belum terlaksana secara optimal dan juga petunjuk penggunaan Sistem Informasi/Aplikasi masih belum terlaksana secara baik. Selama ini pengelolaan SI/TI masih tidak terstruktur sehingga evaluasi pencapaian dan kinerja pengelolaan SI/TI tidak dapat diukur. Oleh karena itu diperlukannya dokumen Perencanaan Strategi SI/TI. Masalah yang dapat diidentifikasi pada penelitian yaitu, belum adanya dokumen perencanaan strategis SI/TI sehingga mengakibatkan evaluasi pencapaian terhadap kinerja pengelolaan SI/TI tidak dapat diukur dan tidak dapat dievaluasi atau di monitor. Dalam penelitian ini hanya Menggali kebutuhan pembuatan dokumen perencanaan strategis SI/TI dalam lingkup hanya di Universitas Ma Chung. Dalam pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan melihat lingkungan bisnis serta SI/TI secara internal dan eksternal sesuai kondisi saat ini. Penelitian menggunakan metode Ward and Peppard. Dari hasil analisis strategis SI/TI yang telah dilakukan didapatkan hasil kesimpulan bahwa strategi bisnis yang ada di Universitas Ma Chung dapat sejalan dan dibantu dengan strategi SI/TI yang ada. Jadi, diharapkan kedepannya perencanaan strategi SI/TI ini dapat terus dilakukan.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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