Audit Sistem Informasi Absensi Karyawan Pada PT. SALAPIAN INDO SAWIT (SIS) Menggunakan Framework Cobit 5
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
Salapian Indo Sawit (SIS) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang perkebunan kelapa sawit di Indonesia. PT. SIS ini berlokasi di Ujung Teran, Kec. Salapian, Kabupaten Langkat. Perusahaan ini terlibat dalam berbagai aspek industri kelapa sawit, mulai dari budidaya, pengolahan dan distribusi produk kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem informasi kehadiran karyawan di PT. Salapian Indo Sawit (SIS) menggunakan cobit 5 untuk estimasi efektivitas, efisiensi dan keamanan sistem. Sistem absensi yang digunakan perusahaan ini mempengaruhi proses pengelolaan data karyawan yang meliputi pencatatan kehadiran, penggajian dan waktu manajemen. Audit ini mencakup penilaian terhadap perangkat lunak yang digunakan, proses operasional yang ada, dan pengendalian internal yang diterapkan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan deskriptif kualitatif, observasi dan analisis dokumenter. Hasil auditnya bantuan menunjukkan bahwa terdapat beberapa kelemahan dalam sistem, seperti ketergantungan pada prosedur manual dan kurangnya kontrol terhadap keakuratan data yang dimasukkan. Penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan sistem melalui penerapan teknologi yang lebih canggih dan perbaikan prosedur operasional yang mendukung manajemen perawatan yang lebih efektif dan efisien.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.041 |
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