PERENCANAAN STRATEGIS SI/TI PADA UNIVERSITAS MA CHUNG
Bibliographic record
Abstract
Universitas Ma Chung merupakan sebuah Universitas swasta Pengembangan teknologi SI/TI pada Unversitas Ma Chung terus dilakukan tetapi tata kelola terhadap Sistem Informasi/Teknologi Informasi masih belum terlaksana secara optimal dan juga petunjuk penggunaan Sistem Informasi/Aplikasi masih belum terlaksana secara baik. Selama ini pengelolaan SI/TI masih tidak terstruktur sehingga evaluasi pencapaian dan kinerja pengelolaan SI/TI tidak dapat diukur. Oleh karena itu diperlukannya dokumen Perencanaan Strategi SI/TI. Masalah yang dapat diidentifikasi pada penelitian yaitu, belum adanya dokumen perencanaan strategis SI/TI sehingga mengakibatkan evaluasi pencapaian terhadap kinerja pengelolaan SI/TI tidak dapat diukur dan tidak dapat dievaluasi atau di monitor. Dalam penelitian ini hanya Menggali kebutuhan pembuatan dokumen perencanaan strategis SI/TI dalam lingkup hanya di Universitas Ma Chung. Dalam pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan melihat lingkungan bisnis serta SI/TI secara internal dan eksternal sesuai kondisi saat ini. Penelitian menggunakan metode Ward and Peppard. Dari hasil analisis strategis SI/TI yang telah dilakukan didapatkan hasil kesimpulan bahwa strategi bisnis yang ada di Universitas Ma Chung dapat sejalan dan dibantu dengan strategi SI/TI yang ada. Jadi, diharapkan kedepannya perencanaan strategi SI/TI ini dapat terus dilakukan.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.023 |
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".