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Enregistrement W4387210597 · doi:10.59697/jik.v2i1.427

SISTEM APLIKASI PERHITUNGAN SISA HASIL USAHA PADA KOPERASI KARYAWAN MAKMUR NIAGA PT. WIKA BETON SUMUT, TBK

2018· article· id· W4387210597 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Informatika Kaputama (JIK) · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat, hal ini menuntut setiap perusahaan untuk terus memperbaiki sistem yang digunakan untuk pengelolaan usahanya. Diharapkan setiap bidang menggunakan sistem yang telah terkomputerisasi, tidak terkecuali dalam bidang perhitungan sisa hasil usaha. Pada Koperasi Karyawan Makmur Niaga Wika Beton Sumut, Tbk pengelolaan data perhitungan sisa hasil usaha masih manual dan sangat besar kemungkinan terjadi kesalahan dalam pencatatannya. Banyaknya isi tabel dan penyimpanan yang berbeda sangatlah berpengaruh terhadap kesalahan penginputan data, sehingga data sisa hasil usaha sangat rentan dengan kesalahan dan data menjadi tidak valid. Penelitian ini membahas pengelolaan data perhitungan sisa hasil usaha agar kedepannya dapat tersistem. Sistem yang dibahas dalam penelitian ini adalah sistem yang mampu mengelola setiap transaksi yang bersangkutan dengan sisa hasil usaha yang ada pada Koperasi Karyawan Makmur Niaga. Niaga Wika Beton Sumut, Tbk. Dengan sistem yang sudah terkomputerisasi admin Kopkar dapat mengelola data perhitungan sisa hasil usaha dengan mudah seperti pencarian rincian data berdasarkan nama anggota dengan cepat.

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 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)0,003
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, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,009

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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