SISTEM INFORMASI BERBASIS WEB PADA BADAN NARKOTIKA NASIONAL (BNN) KOTA BINJAI
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan sistem informasi manajemen telah menyebabkan terjadinya perubahan yang cukup signifikan dalam pola pengambilan keputusan yang dilakukan oleh manajemen baik pada tingkat operasional maupun pimpinan pada semua jenjang. Meningkatnya penggunaan teknologi informasi, khususnya internet, telah membawa setiap orang dapat melaksanakan berbagai aktivitas dengan lebih akurat, berkualitas, dan tepat waktu. Dengan adanya sistem informasi tentang pendataan penyalahgunaan narkoba saat ini masih di catat secara manual dan belum terkomputerisasi, sehingga dalam membuat laporan-laporan sering mengalami keterlambatan dan redudansi data. Oleh karena itu perlu adanya sistem informasi berbasis Web yang akan membantu pegawai di Badan Narkotika Nasional (BNN) Kota Binjai untuk melaksanakan tugasnya dalam membuat laopran-laporan tentang penyalahgunaan narkoba pada setiap periode. Sistem Informasi ini dirancang, sudah berjalan dengan baik dan dapat memberikan informasi kepada masyarakat mengenai narkoba.Untuk itu dalam laporan Tugas Akhir ini penulis akan mengusulkan sebuah sistem informasi yang baru dalam sistem informasi berbasis web pada Badan Narkotika Nasional (BNN) Kota Binjai.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.039 |
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".