SISTEM APLIKASI PEMBAYARAN SERVICE DAN PENJUALAN SPARE PART SEPEDA MOTOR HONDA PADA CV. ANEKA TEKNIK BINJAI
Bibliographic record
Abstract
Teknologi memberikan peranan penting dalam dunia usaha, demikian halnya peranan sebuah sistem dalam mengawasi dan mengendalikan kegiatan pembayaran dan penjualan pada sebuah perusahaan. Dealer CV. Aneka Teknik merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan, pemeliharaan dan suku cadang sepeda motor Honda (SMH). Sebagian dari pengolahan data di dealer CV. Aneka teknik ini masih dilakukan secara manual, sehingga banyak permasalahan yang timbul, seperti halnya banyaknya waktu yang dibutuhkan untuk pembuatan laporan, tingkat keakurasian yang kurang serta informasi yang dihasilkan tidak bisa langsung didapatkan. Penelitian ini merancang sebuah sistem pembayaran jasa servis dan penjualan suku cadang yang terkomputerisasi. Sistem yang dirancang menggunakan data konsumen, data sepeda motor, dan data sparepart. Sistem yang dibangun ini digunakan oleh kasir, yang bertugas untuk mengelola atau mengolah data pembayaran servis konsumen, data transaksi penjualan dan stok suku cadang sepeda motor. Sistem ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010. Penelitian ini dapat memudahkan kegiatan transaksi pembayaran jasa servis dan penjualan sparepart serta dapat memudahkan karyawan CV. Aneka Teknik dalam menyusun laporan konsumen servis dan sparepart pada bengkel CV. Aneka Teknik.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.150 | 0.079 |
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".