Pembangunan Sistem Informasi Pengelolaan Alat Dan Bahan Praktek Pada Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan teknologi informasi telah menjamah proses dalam ruang lingkup universitas agar dapat meningkatkan efektifitas dan efisiensi kerja. Salah satu contoh adalah untuk pengelolaan alat pada kampus Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh yang kurang efisien karena masih menerapkan sistem yang manual. Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh adalah pendidikan Vokasional dimana 70% nya adalah pertemuannya meliputi praktek / labor, sehingga alat dan bahan cukup tinggi untuk setiap mata kuliah. Kebutuhan alat dan bahan diajukan setiap semester sebelum perkuliahan oleh semua Dosen penangung jawab mata kuliah. Pengajuan kebutuhan alat dan bahan tersebut berupa jenis / bahan, jumlah alat / bahan, digunakan pada pertemuan keberapa, lokasi / labor kompetensi. Dengan menggunakan sistem manual yang berjalan pada saat ini masih terasa kurang efisien dalam pengelolaannya. Untuk itu sangat diperlukan sebuah sistem informasi untuk mempermudah pengajuan alat dan bahan praktek. Proses Pembuatan Sistem Informasi ini memggunakan Metode Extreme Programing (XP). Extreme Programming (XP) dipilih karena perangkat lunak yang akan dibuat tidak terlalu kompleks dan tergolong perangkat lunak berskala kecil dan juga membutuhkan waktu pengembangan yang tidak terlalu lama. Dimana Tahapan dari metode ini terdiri dari Panning, Design, Coding, Testing. Hasil dari Pembangunan Sistem Informasi pengelolaan Alat dan Bahan praktek ini nantinya merupakan sebuah Aplikasi yang akan membantu mempercepat proses pengajuan Alat dan Bahan Praktek. Aplikasi tersebut dibuat dengan bahasa pemrograman PHP dan Databasenya MySQL. Sedangkan untuk frameworknya menggunakan Codeigniter dan Bootstrap. Kata kunci: Extreme Programing, PHP, MySQL, Codeigniter, Bootsrap
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.040 |
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".