LKP : Rancang Bangun Aplikasi Wajib Lapor Perusahaan Pada Dinas Tenaga Kerja Pemkot Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Dinas Tenaga Kerja Pemkot Surabaya pada bidang pengawasan yang bertugas untuk pendataan atau pendaftaran nama-nama perusahaan yang berada di Surabaya. Didapatkan informasi bahwa data tersebut masih disimpan dalam Microsoft Excel, dimana terdapat suatu kendala pada penyimpanan data yang begitu banyak, pencarian data dan kerapian / urutan data nama Perusahaan. Selain itu pula setiap input data form wajib lapor perusahaan data tersebut harus di masukan satu per-satu kedalam Microsoft Excel. \nDari permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah sistem untuk menangani proses pendataan nama-nama perusahaan yang berada di surabaya. Dimana setiap perusahaan harus mengambil form wajib lapor untuk mendaftarkan perusahaannya. Selain proses pendataan, pada sistem informasi ini juga dilengkapi fitur pengarsipan data yang nantinya tidak begitu membutuhkan banyak kertas, keamanan data juga dapat ditingkatkan, karena data tersimpan dalam database dan Pihak Pengawasan sekarang tidak perlu mencari data lagi dengan menggunakan buku induk, tetapi sudah bisa menggunakan Form Pencarian Perusahaan. \nDengan adanya sistem yang dibuat, maka bagian Pengawasan dapat mengolah data perusahaan dengan cepat dan akurat. Selain itu pula laporan yang dihasilkan dapat sesuai format Kepala Bidang Pengawasan. Sehingga staf bidang pengawasan dapat membuat laporan Form wajib lapor langsung melalui aplikasi yang dibuat ini.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.211 | 0.070 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".