Perencanaan Arsitektur Enterprise Mengunakan Kerangka Kerja TOGAF ADM Pada Toko Ezra Computer
Bibliographic record
Abstract
Toko Ezra Computer adalah sebuah toko yang bergerak dibidang penjualan, komputer, laptop, dan sparepart. Dalam proses bisnis Toko Ezra Computer masih belum ada sistem informasi, sehingga dalam proses penjualannya seringkali terjadi kesalahan Dalam pembuatan nota yang diakibatkan oleh human error. Diantaranya seperti salah penulisan tanggal pembelian dan jenis barang. Atau bahkan nota hilang dan tidak dapat ditemukan kembali. maka dari itu diperlukan sebuah perencanaan sistem informasi yang nantinya dapat digunakan oleh pemilik untuk mengimplementasikan. Perencanaan pada penelitian ini mengunakan kerangka kerja TOGAF ADM yang terdiri dari 8 fase yang berguna dalam merencanakan arsitektur enterprise, namun pada penelitian ini hanya akan mengunakan 4 fase yang mana di sesuaikan dengan keperluaan dalam proses perencanaan pada toko Ezra Computer. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memeberikan hasil sebuah rencana arsitektur enterprise yang dapat berguna bagi Toko Ezra Computer dalam penerapan sistem informasi dalam proses bisnisnya. Perencanaan arsitektur enterprise ini menghasilkan hasil berupa dokumen blueprint yang berguna untuk bahan acuan dalam mengembangkan Teknologi pada proses bisnis Toko Ezra Computer.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.024 |
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".