Aplikasi Arsip Dokumen Cetak Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada Bappeda Kota Binjai
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
Pengarsipan dokumen sangat penting dilakukan terutama pada instansi pemerintah. Pengelolaan pengarsipan dokumen pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai masih dilakukan secara manual yaitu dengan menulis pada buku agenda dan arsip dokumen cetak disimpan didalam map dan lemari arsip. Proses pengelolaan pengarsipan dokumen yang masih manual menimbulkan beberapa permasalahan, seperti kesulitan pencarian informasi dalam dokumen yang menyebabkan waktu menjadi tidak efisien, serta menyimpan dokumen fisik memerlukan ruang yang signifikan dan dokumen fisik bisa rusak dan bahkan hilang Penelitian ini bertujuan untuk menemukan solusi dengan cara membuat Aplikasi Arsip Dokumen Cetak Berbasis Web untuk meningkatkan pengelolaan dan aksesibilitas dokumen digital pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai dengan menggunakan metode pengembangan sistem yaitu metode waterfall yang merupakan metode SDLC pertama yang digunakan dalam proses pengembangan perangkat lunak.. Dari hasil pengujian Aplikasi dengan menggunakan Black Box Testing, maka aplikasi dan semua tombolnya sudah berjalan dengan baik dan dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi dapat digunakan dan dimanfaatkan oleh Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Binjai untuk mengarsipkan dokumen agar dapat meningkatkan kecepatan, efisiensi, keamanan dokumen serta mempermudah pengelolaan dokumen
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 | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.013 |
| Open science | 0.007 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.006 |
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