JARINGAN KOMUNIKASI DALAM MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS PELAPAK (STUDI KASUS PADA KOMUNITAS BUKALAPAK WILAYAH JAKARTA)
Notice bibliographique
Résumé
In the last five years, the number of SMEs in Indonesia has continued to increase. However, only 4.9% made use of digital access as a sales medium, either through social media or e-commerce. In 2017, the number of SMEs going online increase to 8%, and is targeted to increase in 2018 by the Minister of Cooperatives and SMEs of the Republic of Indonesia. Increasing e-commerce is a challenge for Bukalapak. To continue to maintain its exixtance, Bukalapak formed the ‘Komunitas Pelapak’ as a communication network between ‘pelapak’ (seller) in each region. This community allows pelapak to share strategies to increase productivity. This study aims to describe the communication network of ‘Komunitas Pelapak’ in the Jakarta area and analyze it’s role in improving the productivity of pelapak in the community. This research method is qualitative descriptive using a case study spproach. The study, which used in-depth interview techniques with members of the Komunitas Bukalapak Jakarta area, found that within the Bukalapak community in Jakarta, there were four (4) individuals who were chosen by members of the community. The four individuals constitute opinion leaders who are active in providing information and motivation to other community members through social media channels, the WhatsApp Group of the Bukalapak community, and offline activities such as ‘kopdar’ and social activities. By communicating with information and motivation in every community activity, it can increase enthusiasm and innovation for the products and also the sales method. This will ultimately increase the productivity of community members in doing business in the world of e-commerce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».