SISTEM APLIKASI PERHITUNGAN SISA HASIL USAHA PADA KOPERASI KARYAWAN MAKMUR NIAGA PT. WIKA BETON SUMUT, TBK
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract

 Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat, hal ini menuntut setiap perusahaan untuk terus memperbaiki sistem yang digunakan untuk pengelolaan usahanya. Diharapkan setiap bidang menggunakan sistem yang telah terkomputerisasi, tidak terkecuali dalam bidang perhitungan sisa hasil usaha. Pada Koperasi Karyawan Makmur Niaga Wika Beton Sumut, Tbk pengelolaan data perhitungan sisa hasil usaha masih manual dan sangat besar kemungkinan terjadi kesalahan dalam pencatatannya. Banyaknya isi tabel dan penyimpanan yang berbeda sangatlah berpengaruh terhadap kesalahan penginputan data, sehingga data sisa hasil usaha sangat rentan dengan kesalahan dan data menjadi tidak valid. Penelitian ini membahas pengelolaan data perhitungan sisa hasil usaha agar kedepannya dapat tersistem. Sistem yang dibahas dalam penelitian ini adalah sistem yang mampu mengelola setiap transaksi yang bersangkutan dengan sisa hasil usaha yang ada pada Koperasi Karyawan Makmur Niaga. Niaga Wika Beton Sumut, Tbk. Dengan sistem yang sudah terkomputerisasi admin Kopkar dapat mengelola data perhitungan sisa hasil usaha dengan mudah seperti pencarian rincian data berdasarkan nama anggota dengan cepat.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.006 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.009 |
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 it