Penyusunan SOP AP di Bagian Sekretariat pada Dispustakar Kota Balikpapan dengan Menggunakan BPMN
Bibliographic record
Abstract
Dinas Perpustakaan dan Arsip Kota Balikpapan adalah instansi pemerintah yang menyelenggarakan urusan pendidikan wajib dan penyelenggara kearsipan wajib yang melaksanakan tugas pokok dan fungsinya. Pada Dinas Perpustakaan dan Arsip Balikpapan terdapat permasalahan antara lain pemodelan proses bisnis dan SOP AP di sekretariat yang belum tersedia, dan selama ini bagian umum telah menggunakan acuan SOP AP dari DISDUKCAPIL Kota Balikpapan dalam menjalankan kegiatan administrasi pemerintahan. Penyusunan SOP AP sesuai standar di Dinas Perpustakaan dan Arsip Kota Balikpapan akan memberikan peluang profesionalisme dan dapat meminimalisir terjadinya mal penyelenggaraan pemerintahan. Adapun tahapannya yaitu, mengidentifikasi masalah, kemudian mengumpulkan studi literatur yang relevan. Kemudian mengumpulkan data yang diperoleh dengan menggunakan teknik wawancara dan mereview dokumen SOP AP DISDUKCAPIL Kota Balikpapan, selanjutnya dilakukan proses identifikasi. Setelah didapatkan proses identifikasi dilanjutkan dengan proses pemodelan arsitektur. Proses selanjutnya adalah proses penemuan yang dilakukan dengan tiga metode, dan pemodelan sebagaimana adanya dengan menggunakan BPMN dan terakhir penyusunan SOP AP. Hasil dan pembahasan model proses bisnis dan SOP AP adalah Pelayanan Kepegawaian, Kegiatan Rutin, Penyediaan dan Pemeliharaan Sarana dan Prasarana, dan Keuangan.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.010 |
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".