ANALISA DAN DESAIN SISTEM MONITORING TRANSAKSI DATA CENTER DAN DISASTER RECOVERY CENTER STUDI KASUS PADA DIREKTORAT PENGELOLAAN INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DITJEN KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL
Bibliographic record
Abstract
Adanya sistem informasi manajemen kependudukan telah memberikan data kependudukan yang akurat baik dari sisi kependudukan, pendidikan, maupun perspektif lainnya, berdasarkan sistem yang ada. Akan tetapi, dalam pelaksanaan operasional pelaporan dan analisis, diperlukan sistem berbasis web yang mampu menampilkan data hasil Perekaman yang telah melalui proses penunggalan dan pencetakan, sehingga berguna dalam membantu merumuskan kebijakan atau program Pemerintah serta mampu meningkatkan pelayanan informasi kependudukan dan pencatatan sipil. Berbagai informasi yang berhubungan dengan jumlah hasil penunggalan dan pencetakan KTP-el Kabupaten/Kota termotivasi oleh kondisi geografis, geologis, hidrologis dan demografis untuk meningkatkan pelayanan kependudukan bagi warga negara Indonesia. Oleh karena itu, pada penelitian ini sistem yang dibangun berupa sistem informasi yang menampilkan jumlah data perekaman yang telah melalui proses data penunggalan (deduplication) dan pencetakan KTP-el setiap harinya dan dapat diakses melalui alat mobile phone atau perangkat yang terkoneksi dengan link publik, sehingga memudahkan memonitoring dan mengevaluasi terhadap data perekaman ataupun pencetakan KTP. Dalam melakukan pengembangan aplikasi metodologi yang kami gunakan ialah waterfall. Dengan adanya aplikasi yang dibangun, akan mendukung tata kelola infomasi pada Ditjen Dukcapil, sehingga memiliki integritas data dan informasi dapat terwujud.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".