The role of financial technology on development of MSMEs
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to describe the role of Financial Technology in enhancing financial inclusion in the Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) industry through accessibility and assistance. MSMEs play a very important role in increasing regional and national economic growth. There are various types of MSMEs that are scattered throughout Indonesia with the main problem being capital. The rapid growth of FinTech's financing business is currently an alternative that can be accessed by all levels of society through financial inclusion, which is one way to socialize the financial sector specially to facilitate financial access services for the public. The population in this study were members of Dekranasda (Dewan Kerajinan Nasional Daerah) Denpasar assisted and the determination of samples was based on purposive sampling method which includes people involved in a weaving craft business and have been fostered for at least 3 years. The method of data collection is by questionnaires, documentation and interviews. The method of data analysis in this study is the instrument test, classic assumption test, and hypothesis testing with the SPSS program. Based on the results of the analysis of accessibility and assistance, financial technology has a significant positive effect on capital development. By funding MSMEs, lenders get investment alternatives with attractive returns. On the other hand, MSMEs borrowers get business capital loans without collateral with an easy and fast online process.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».