APLIKASI PELAYANAN ADMINISTRASI DESA KARANG DIMA BERBASIS WEB
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Saat ini teknologi sangat berperan penting dalam semua bidang, salah satunya dalam bidang Administrasi. Desa Karang Dima merupakan salah satu desa yang berada di Kecamatan Labuhan Badas, mempunyai luas wilayah 32,14 pada tahun 2018. Desa Karang Dima mempunyai 2.047 kepala keluarga dengan jumlah penduduk 6.951 jiwa.Penelitian ini bertujuan menyelsaikan masalah yang ada dalam Pelayanan Administrasi di Desa Karang Dima dengan merancang dan membangun Aplikasi Pelayanan Administrasi Penduduk. Aplikasi ini fokus pada pelayanan Administrasi (pembuatan surat) agar proses yang dilakukan lebih mudah dan cepat sehingga dapat memuaskan masyarakat dalam pelayanan administrasi oleh staf Desa Karang Dima. Aplikasi berbasis WEB dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan menggunakan Mysql sebagai database. Metode pengembangan perangkat lunak menggunakan metode Waterfall. Pengujian perangkat lunak dilakukan melalui pengujian Black-Box. Hasil akhir dari penelitian ini adalahAplikasi Pelayanan Administrasi Desa Karang Dima Berbasis Web yang dapat membantu Admin Desa dalam memberikan pelayanan administrasi kepada warga desa secara cepat dan tepat.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.010 |
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 it