Perancangan Sistem Informasi Pemilihan Duta Siswa Peduli Bencana Kota Tarakan Berbasis Scrum
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi pemilihan Duta Siswa Peduli Bencana. Pemilihan duta ini menghadapi berbagai tantangan, seperti pengelolaan data peserta, proses seleksi, dan evaluasi yang terstruktur. Dalam penelitian ini, metodologi Scrum diterapkan untuk memastikan proses perancangan sistem dapat dilakukan secara iteratif dan adaptif. Data kebutuhan sistem dikumpulkan melalui observasi dan wawancara dengan pihak BPBD serta dilakukan analisis literatur terkait penelitian yang dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Scrum berhasil memfasilitasi perancangan sistem yang mencakup fitur pendaftaran, pengelolaan berkas, pengumuman hasil seleksi, serta partisipasi pemilih secara online. Dengan pendekatan ini, sistem dapat mengelola proses pemilihan secara efisien dan transparan. Penggunaan Scrum juga memungkinkan tim pengembang melakukan penyesuaian sesuai kebutuhan pengguna selama proses sprint. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa penerapan Scrum efektif dalam pengembangan sistem ini. Dengan demikian, sistem yang dihasilkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendukung program Duta Siswa Peduli Bencana.
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.
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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,031 |
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 ».