PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI \nSIKLUS PENDAPATAN BERBASIS KOMPUTER \nPADA PENERBIT KATAHATI –WISDOM
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem informasi akuntansi atas siklus \npendapatan yang diterapkan pada Penerbit Katahati –wisdom-. Pemakaian sistem informasi \nakuntansi atas siklus pendapatan yang selama ini terapkan dirasakan memiliki beberapa \nkelemahan yang menyebabkan beberapa permasalahan. Oleh karena itu, perusahaan perlu \nmengembangkan sistem yang baru yaitu sistem informasi akuntansi siklus pendapatan yang \nberbasis komputer. \nPermasalahan-permasalahan yang timbul adalah seperti bertambahnya jumlah piutang \ndagang yang tidak dapat tertagih, potensi dalam terjadinya kehilangan atau kecurangan \npersediaan di gudang cukup tinggi, bagian akuntansi kesulitan dalam mendeteksi pelanggan \nyang mana yang melakukan pembayaran dan penyajian laporan kepada direktur tidak tepat \nwaktu. Permasalahanpermasalahan tersebut dapat diatasi dengan menerapkan sistem \ninformasi akuntansi siklus pendapatan yang berbasis komputer, seperti dapat menghasilkan \nberbagai dokumen yang diperlukan direktur dalam pengambilan keputusan dengan waktu \nyang singkat. \nBerdasarkan studi kelayakan ekonomis yang telah memperhitungkan biaya-biaya dan \nmanfaat-manfaat yang diukur dengan satuan uang, maka dapat diperoleh payback period \nuntuk proyek tersebut adalah sebesar 1 tahun 5,9273 bulan dan NPV bernilai Rp2.990.168. \nIni menunjukkan bahwa proyek tersebut layak untuk diterima dan dapat menghasilkan \nkeuntungan bagi perusahaan. \n
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.021 |
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".