Aplikasi Arsip Dokumen Cetak Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada Bappeda Kota Binjai
Notice bibliographique
Résumé
Pengarsipan dokumen sangat penting dilakukan terutama pada instansi pemerintah. Pengelolaan pengarsipan dokumen pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai masih dilakukan secara manual yaitu dengan menulis pada buku agenda dan arsip dokumen cetak disimpan didalam map dan lemari arsip. Proses pengelolaan pengarsipan dokumen yang masih manual menimbulkan beberapa permasalahan, seperti kesulitan pencarian informasi dalam dokumen yang menyebabkan waktu menjadi tidak efisien, serta menyimpan dokumen fisik memerlukan ruang yang signifikan dan dokumen fisik bisa rusak dan bahkan hilang Penelitian ini bertujuan untuk menemukan solusi dengan cara membuat Aplikasi Arsip Dokumen Cetak Berbasis Web untuk meningkatkan pengelolaan dan aksesibilitas dokumen digital pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai dengan menggunakan metode pengembangan sistem yaitu metode waterfall yang merupakan metode SDLC pertama yang digunakan dalam proses pengembangan perangkat lunak.. Dari hasil pengujian Aplikasi dengan menggunakan Black Box Testing, maka aplikasi dan semua tombolnya sudah berjalan dengan baik dan dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi dapat digunakan dan dimanfaatkan oleh Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai untuk mengarsipkan dokumen agar dapat meningkatkan kecepatan, efisiensi, keamanan dokumen serta mempermudah pengelolaan dokumen
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,022 |
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 ».