Audit Sistem Informasi pada Perpustakaan ARS University Menggunakan Framework Cobit 5
Bibliographic record
Abstract
Penerapan teknologi sistem informasi tidak hanya digunakan pada suatu instansi atau perusahaan, tetapi juga digunakan pada salah satu sektor publik. Yang mana salah satu sektor publik yang menerepakan teknologi sistem informasi adalah lembaga pendidikan yang dapat kita temukan pada salah satu sebuah universitas, ialah sistem informasi pada perpustakaan. Perpustakaan merupakan sarana yang digunakan untuk membantu memberikan sebuah informasi baik secara digital maupun fisik. Dimana sistem informasi yang diberikan dapat membantu untuk mengontrol manajemen, mendata buku dan pengguna. Maka dari itu perlu dilakukan audit sistem informasi untuk mengevaluasi kinerja sesuai dengan framework yang digunakan. Dimana analisis audit sistem informasi pada penelitian ini menggunakan framework COBIT 5 yang berfokus pada domain Decision, Support and service (DSS) yaitu DSS1 (Manage Operations), DSS5 (Manage Security), DSS10 (Manage Problems) dan DSS11 (Manage Data). Peniliaian level kematangan pada DSS1, DSS5, DSS10, dan DSS 11 dilakukan untuk mengevaluasi terhadap penerapan manajemen operasional, manajemen keamanan, manajemen masalah, dan manajemen data yang ada di perpustakaan. Dari hasil level yang diperoleh, Hasil tingkat kematangan (Maturity level) pada sistem informasi perpustakaan ARS University khususnya pada domain DSS tersebut berada pada level 4.
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 | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.017 |
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".