Perancangan Sistem Informasi Manajemen Kebencanaan di Indonesia Berbasis Portal Berita Digital
Bibliographic record
Abstract
Saat ini di beberapa negara, bencana yang disebabkan oleh alam seperti gempa bumi ataupun non-alam seperti pencemaran terus mengancam jutaan manusia dan merusak infrastruktur. Secara geografi, Indonesia merupakan negara kepulauan yang terletak pada pertemuan 3 lempeng tektonik, yaitu lempeng Indo-Australia, lempeng Eurasia, dan lempeng Pasifik yang tidak stabil dan setiap saat mengalami pergeseran. Pergeseran lempeng yang terjadi di tengah laut dapat menimbulkan bencana gempa bumi yang berakibat pada terjadinya tsunami. Untuk mengatasi bencana yang sering terjadi, pemerintah Indonesia sudah melakukan beberapa langkah diantaranya membuat perencanaan, kajian risiko bencana, pengelolaan risiko bencana, dan pelatihan kesiapsiagaan bencana. Tetapi langkah tersebut belum mencakup sistem informasi manajemen kebencanan berbasis portal berita digital. Sistem berbasis portal berita digital ini dirancang menggunakan system development life cycle (SDLC) yang mengintegrasikan dengan berbagai sosial media. Sistem informasi manajemen ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi masyarakat Indonesia yang ingin mendapatkan informasi bencana yang terjadi. Dengan adanya perancangan sistem informasi manajemen berbasis portal berita digital ini diharapkan masyarakat dapat memperoleh informasi secara cepat, akurat, dan terpercaya mengenai kebencanaan yang terjadi di Indonesia. Selain itu, sistem ini juga dapat mengurangi penyebaran hoax di media sosial dan website.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.133 | 0.079 |
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".