Analisis Arsitektur E-government dengan Menggunakan Kerangka Kerja Federal Enterprise Architecture (FEA)
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
e-government kini menjadi salah satu hal yang penting dalam penyelenggaraan pemerintahan. Hal tersebut disebabkan penerapan e-government dapat meningkatkan kualitas layanan pemerintahan menjadi lebih efektif dan efisien. Purwakarta merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang telah menerapkan e-government. Namun, penerapan e-government di Kabupaten Purwakarta masih pada tahap catalogue, yaitu sebatas pemberian informasi pemerintahan melalui website pemerintahan. Oleh karena itu, diperlukan suatu analisis mendalam mengenai arsitektur e-government di Pemerintahan Kabupaten Purwakarta yang hasilnya dapat digunakan untuk menggambarkan tingkat maturitas setiap komponen arsitektur dan juga dapat digunakan sebagai acuan untuk merencanakan pengembangan arsitektur e-government sampai ke tahap horizontal integration. Penelitian ini mengimplementasikan Federal Enterprise Architecture (FEA) dengan menggunakan Collaborative Planning Methodology (CPM) sebagai metodenya. Implementasi CPM hanya pada fase Organize and Plan yang terdiri dari tiga tahapan, yaitu Identify and Validate, Research and Leverage, serta Define and Plan pada aktivitas yang berkaitan dengan analisis kondisi arsitektur yang saat ini sedang berjalan. Implementasi kerangka kerja FEA pada penelitian ini tidak dilakukan secara utuh tapi disesuaikan dengan kondisi Pemerintahan Kabupaten Purwakarta. Hasil dari penelitian ini adalah analisis arsitektur strategi, bisnis, data, aplikasi, infrastruktur, dan keamanan sistem e-government di Kabupaten Purwakarta, serta tingkat maturitas dari setiap arsitektur tersebut
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.007 |
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