Analisis dan Perancangan Sistem Manajemen Proyek Berbasis Web Rimbo Dua PTPN VI
Bibliographic record
Abstract
Sistem Informasi Manajemen Proyek (SIMPRO) adalah suatu sistem yang dirancang khusus untuk mendukung perencanaan, pelaksanaan, pemantauan, dan pengendalian proyek secara efektif. Sistem ini menyediakan platform yang terintegrasi untuk mengelola semua aspek proyek, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja proyek di PT Perkebunan Nusantara VI Unit Usaha Rimbo 2 melalui analisis dan implementasi Sistem Manajemen Proyek berbasis web. Permasalahan yang dihadapi saat ini adalah lambatnya pemantauan progres harian, dengan pelaporan proyek yang masih menggunakan tulisan tangan dan diinput dalam file Excel, yang kemudian diberikan kepada manajer pada akhir bulan. Kendala ini membuat sulitnya manajer dalam memberikan laporan progres ke divisi lain. Metode penelitian menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan diagram use case untuk merancang sistem. Hasilnya adalah prototipe sistem manajemen proyek berbasis web yang diharapkan dapat mempercepat pemantauan progres harian, meningkatkan efisiensi pelaporan, dan memudahkan manajer dalam menyampaikan informasi kepada divisi lain.Adanya sistem ini diharapkan memberikan manfaat signifikan bagi objek penelitian. Pertama, sistem memungkinkan pemantauan progres proyek secara real-time, menghilangkan keterlambatan dalam pelaporan bulanan. Kedua, mempermudah manajer dalam melaporkan progres kepada divisi lain, memastikan koordinasi yang lebih efektif. Dengan demikian, implementasi sistem manajemen proyek berbasis web di PT Perkebunan Nusantara VI Unit Usaha Rimbo 2 diharapkan dapat meningkatkan kinerja proyek secara keseluruhan.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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 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".