SISTEM INFORMASI TUGAS PEGAWAI UNTUK ADMIN, PENANGGUNG JAWAB DAN PENGENDALI TEKNIS DPMPTSP KABUPATEN BANYUWANGI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for digital transformation in the public sector has encouraged government institutions to optimize their performance through information systems. This study was carried out at the Investment and One-Stop Integrated Service Office (DPMPTSP) of Banyuwangi Regency still faces challenges in monitoring employee tasks, which are carried out manually and prone to delays, lack of transparency, and imbalance of workloads. This research aims to design a web-based Employee Task Monitoring Information System (SIMANTAP) to support effective and accountable task management. The methodology adopted in this research was the Research and Development (R&D) framework, implemented through the waterfall development model for system development. The data were gathered using several techniques, namely interviews, direct observation, and a review of relevant literature. The system design process involved the preparation of use case diagrams, activity diagrams, sequence diagrams, class diagrams, as well as a database schema, and user interface prototypes using Draw.io and Figma. The outcome of this study is a system design which allows administrators, supervisors, and technical controllers to monitor, assign, and evaluate employee tasks in real time. This system is expected to improve transparency, workload distribution, and performance evaluation within DPMPTSP Banyuwangi. Beyond the conceptual contribution, the design also provides practical value by supporting daily task management in government institutions, making work supervision more efficient and accountable.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle