SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA MENENGAH DESA
Bibliographic record
Abstract
Penulisan ini merupakan penulisan dari topik perancangan sistem informasi perencanaan desa yang dilakukan di Desa Sumbersekar. Penulisan ini bertujuan untuk membuat dan mengimplementasikan perencanaan desa secara digital sehingga memudahkan dalam mengolah, menyimpan, dan mengelola data perencaan desa. Sistem perencanaan desa yang diimplementasi dalam Desa Sumbersekar berbentuk website dengan menggunakan bahasa pemograman PHP versi 5. Metode yang digunakan dalam meracang dan membangun sistem informasi perencanaan desa ini yaitu berdasar pada teori yang digagas oleh Kendall dalam bukunya yaitu Three Major Phases. Dalam teori tersebut terdapat tiga proses utama dalam merancangan dan membangun sistem yaitu tahapan Analsis yang di mana tahapan ini adalah tahapan tentang pengumpulan dan penggambaran data-data perencanaan, kemudian tahapan Design yang bertujuan menggambarkan data-data yang dibutuhkan, dan kemudian pada tahapan Implementasi akan mulai proses coding dan testing. Hasil dari Sistem Informasi Perencanaan Desa ini adalah penginputan dan penyimpanan data perencanaan yang nantinya akan diolah menjadi sebuah dokumen RPJM dan RKP Desa yang dibutuhkan desa sesuai dengan periode yang berlaku.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.032 |
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".