Perancangan E-Kiosk Sistem Informasi Desa pada Desa Baru Jambi
Bibliographic record
Abstract
Penyampaian informasi adalah hal yang sangat vital pada masa covid saat ini. Namun pada Desa Baru yang terletak di kabupaten Muaro jambi, Provinsi Jambi. Desa ini mengalami permasalahan pada penyampaian informasi, permasalahan penyampaian informasi ini didapati bukan saja karena jauhnya lokasi antar penduduk desa, namun juga belum meratanya penggunaan smartphone sehingga tidak dapat mengakses informasi melalui internet atau media digital. Sehingga untuk mengetahui sebuah informasi warga masih perlu ke kantor desa. Namun dimasa covid seperti saat ini terkadang kantor desa terkendala dengan sumber daya manusia yang menunggu di tempat dan perubahan informasi yang terus berubah. Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu warga untuk mendapatkan informasi dengan baik dan cepat. Guna menyelesaikan permasalahan tersebut penulis merancang sebuah sistem informasi yang akan digunakan untuk akses informasi warga desa. Sistem informasi ini nantinya akan ditampilkan dalam bentuk anjungan atau e-kiosk. Metodologi perancangan yang digunakan adalah metode prototyping dan diujikan menggunakan metode black box testing. Berdasarkan hasil yang didapatkan dari pengujian, aplikasi layak untuk digunakan secara langsung kepada penggunanya
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.036 |
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".