Analisis Arsitektur E-government dengan Menggunakan Kerangka Kerja Federal Enterprise Architecture (FEA)
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.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".