Aplikasi Arsip Dokumen Cetak Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada Bappeda Kota Binjai
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.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.022 |
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".