JARINGAN KOMUNIKASI DALAM MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS PELAPAK (STUDI KASUS PADA KOMUNITAS BUKALAPAK WILAYAH JAKARTA)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle