SISTEM APLIKASI PERHITUNGAN SISA HASIL USAHA PADA KOPERASI KARYAWAN MAKMUR NIAGA PT. WIKA BETON SUMUT, TBK
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,205 | 0,186 |
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 ».