AUDIT SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS ABDI NEGARA MENGGUNAKAN COBIT 5 PADA DOMAIN MEA
Notice bibliographique
Résumé
Pemanfaatan teknologi informasi di bidang pendidikan telah memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan kualitas layanan akademik di perguruan tinggi. Salah satu implementasi teknologi informasi yang diterapkan di Universitas Abdi Negara adalah Sistem Informasi Akademik (SIAKAD), yang digunakan untuk mengelola berbagai kegiatan akademik, seperti pengisian absen, KRS, KHS, serta pendaftaran ujian susulan dan semester pendek. Meskipun demikian, untuk memastikan bahwa sistem ini terus berfungsi secara efektif dan efisien, perlu dilakukan evaluasi dan audit tata kelola TI. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan audit sistem informasi akademik di Universitas Abdi Negara menggunakan framework COBIT 5, dengan fokus pada evaluasi pengelolaan keamanan, pengelolaan risiko, dan kinerja sistem. Hasil audit menunjukkan bahwa SIAKAD sudah berjalan dengan baik, tetapi masih terdapat beberapa area yang perlu perbaikan, seperti peningkatan keamanan data, pengelolaan risiko, dan penguatan infrastruktur TI. Rekomendasi yang diberikan dapat membantu Universitas Abdi Negara dalam meningkatkan kualitas pengelolaan dan pelayanan akademik yang lebih baik melalui teknologi informasi.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,021 |
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 ».