Perencanaan Strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi dengan Analisis SWOT Balance Scorecard pada Inspektorat Kota Denpasar
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan E-Government pada masa ini sangat diperhatikan pada seluruh sektor pemerintahan termasuk dalam bidang pengawasan. Pengawas internal di daerah saat ini sangat diperankan oleh pemerintah pusat sebagai early warning, tetapi tidak dibarengi oleh pemenuhan sumber daya aparatur yang cukup untuk melakukakn pengawasan, dapat dilihat dari tugas pengawasan yang wajib diemban oleh instansi pengawas di daerah yang berjumlah 48 Kegiatan Pengawasan terbagi atas pengawasan penjaminan kualitas (assurance) dan jasa konsultasi (Consulting) sedangkan jumlah APIP saat ini berjumlah 35 Orang. Untuk pemenuhannya memerlukan proses yang panjang karena sistem rekrutmen tenaga PNS memerlukan kajian menyeluruh oleh pemerintah daerah. Hal ini menjadi permasalahan yang tidak bisa dihindari karena kinerja instansi pengawasan di daerah dituntut setiap saat, penyusunan rencana strategis SI/TI merupakan solusi yang dibutuhkan untuk mengatasi masalah tersebut. Hal ini bertujuan untuk melahirkan Rencana strategis SI/TI yang sejalan dengan Rencana Strategis Proses Bisnis yang telah dimiliki oleh Instansi Pengawas di daerah yaitu Inspektorat Kota Denpasar dilengkapi dengan Roadmap pengembangan SI/TI. Analisis SWOT dan Balance Scorecard digunakan untuk memetakan faktor internal dan faktor eksternal yang mempengaruhi proses bisnis yang ada pada Inspektorat Kota Denpasar sekaligus merancang strategi pencegahannya. Hasil dari analisis ini dibahas dalam Forum Group Discussion (FGD) yang melibatkan Pejabat, Ahli serta Operator pada Inspektorat Kota Denpasar, dari FGD tersebut menghasilkan Roadmap Pengembangan SI/TI yang terdiri dari 12 kegiatan pengembangan SI/TI disusun berdasarkan urgensi kebutuhan dari Inspektorat Kota Denpasar.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.012 |
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".