PERAN WEBSITE SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS ISLAM SYEKH YUSUF TANGERANG DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN INFORMASI MAHASISWA
Bibliographic record
Abstract
SINA (sistem informasi akademik Unis Tangerang) adalah suatu Sistem Informasi Akademik yang dibangun untuk memberikan kemudahan kepada pengguna dalam kegiatan administrasi akademik perkuliahan secara online di lingkungan Unis Tangerang, seperti proses Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB), pembuatan jadwal kuliah, pengisian Kartu Rencana Studi (KRS), pengisian nilai, perwalian, pengelolaan data dosen & mahasiswa. Sistem ini juga dapat berfungsi sebagai pendukung untuk analisis data dalam menentukan keputusan Kampus. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui bagaimana Peran Website Sistem Informasi Akademik Dalam Memenuhi Kebutuhan Informasi Mahasiswa. Teori yang peneliti gunakan adalah Teknologi Informasi yang dimana teknologi informasi sebagai media pendidikan dilakukan dengan media-media komunikasi. Paradigma yang digunakan di dalam penelitian ini adalah paradigma konstruktivisme. Metode penelitian ini menggunakan metode kualitatif, dilakukan dengan menggunakan metode wawancara mendalam dan observasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peran wesite sina UNIS Tangerang dalam memenuhi kebutuhan informasi mahasiswa sudah terlaksana dengan baik, hanya saja masih ada beberapa kendala. Namun, kendala yang terjadi masih bisa diatasi. Kata kunci : Teknologi Informasi, Website SINA UNIS Tangerang
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.026 |
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".