Evaluasi Tingkat Kematangan Tata Kelola Infrastruktur IT Menggunakan COBIT 5
Bibliographic record
Abstract
Universitas Negeri Gorontalo (UNG) merupakan instansi pendidikan yang ada di Provinsi Gorontalo. saat ini UNG telah mengimplementasikan Layanan Teknologi Informasi hampir disetiap fakultasnya, Akan tetapi layanan tersebut tidak berjalan dengan efektif. Data rekap menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa tidak puas dengan pelayanan infrastruktur yang diberikan oleh pihak universitas. Oleh karena itu dibutukan suatu evaluasi dalam bentuk audit teknologi informasi di Universitas Negeri Gorontalo bertujuan untuk menghasilkan suatu rekomendasi berdasarkan framework tata kelola IT dalam hal ini yakni COBIT 5. Penelitian ini melibatkan 5 responden yang ditentukan berdasarkan tabel RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) pada COBIT 5. Pemetaan Proses COBIT menunjukkan 3 domain COBIT yang diteliti di Universitas Negeri Gorontalo, yaitu EDM04 (Optimalisasi Sumber Daya), APO12 (Manajemen Risiko), dan APO13 (Manajemen Keamanan). Analisis kesenjangan yang didapatkan untuk masing-masing domain adalah sebesar 1 sesuai dengan hasil wawancara yang dilakukan dengan pihak terkait yakni Rektor IV (Bidang IT dan Kerja Sama). Hasil rekapitulasi kuesioner menunjukkan pada domain EDM04 berada pada level 3 dimana UNG telah memanajemen sumber daya sesuai SOP akan tetapi belum ada pengukuran atau evaluasi mengenai hal yang dikerjakan. Sedangkan pada domain APO12 dan APO13 berada pada level 2 dikarenakan telah dilakukan perencanaan akan tetapi belum adanya SOP yang dibuat mengenai hal terkait.
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 | 0.014 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.013 |
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".