Pengembangan Sistem Basis Data dalam Pembuatan Aplikasi Monitoring Call Center
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
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi monitoring call center dalam mencegah terjadinya tindakan diskriminatif, memudahkan laporan kepada atasan, dan memonitoring konsistensi terhadap customer service dengan dengan menganalisis dan merancang sistem basis data didalam aplikasi tersebut. Masalah yang dihadapi oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah Provinsi DKI Jakarta adanya kesulitan dalam memantau efisiensi agen call center, memantau keterlibatan agen customer service dalam melayani panggilan pekerjaan, dan pemeriksaan cepat secara real time. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Fact Finding yang dilakukan dengan studi langsung ke lapangan pihak terkait, wawancara, dan mempelajari dokumentasi perusahaan yang ditindaklanjuti dengan studi kepustakaan.. Hasil dari pembuatan aplikasi monitoring call center ini memudahkan pengawas dalam memonitoring setiap agen call center tanpa mengganggu percakapan dengan pelanggan dan meningkatkan produktivitas pada tingkat yang lebih tinggi dan setiap agen call center dapat menjaga hubungan dengan pelanggan dengan tujuan kualitas pelayanan terhadap pelanggan dengan pihak 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.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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