AUDIT SISTEM INFORMASI DALAM MENGUKUR KEPATUHAN ISO 27002
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kepatuhan PT Jaya Sawit Langkat (PT JSL) terhadap standar ISO 27002 dalam konteks keamanan informasi. pada era digital saat ini, perusahaan menghadapi ancaman serius terhadap kerahasiaan, integritas, serta ketersediaan data. Meskipun pentingnya keamanan informasi diakui, banyak perusahaan, termasuk PT JSL, sering kali mengabaikan implementasinya.Metode penelitian yang dipergunakan meliputi studi literatur, observasi, dan wawancara menggunakan pegawai untuk memahami praktik keamanan yang ada dan tantangan yang dihadapi. hasil audit menunjukkan bahwa tingkat kematangan implementasi kontrol keamanan informasi di PT JSL berada pada kategori menengah dengan nilai rata-rata 2.49. Hal ini mengindikasikan bahwa meskipun perusahaan telah memulai penerapan kontrol sesuai ISO 27002, masih ada banyak area yang memerlukan perbaikan. Rekomendasi utama mencakup peningkatan pelatihan bagi karyawan tentang keamanan informasi dan pelaksanaan audit berkala untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kelemahan pada sistem keamanan yang ada. dengan langkah-langkah tersebut, diharapkan PT JSL dapat menaikkan keamanan data dan kepercayaan pelanggan.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,013 |
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 ».