Perubahan Fluktuatif Struktur Ekonomi Indonesia Pada Masa Pandemi Covid-19
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Notice bibliographique
Résumé
Economic growth in Indonesia has experienced fluctuating changes in 2020, especially entering the Covid-19 pandemic. The subjectivity factor greatly affects Indonesia's economic growth. The important factors that play a role are the low income per person of the population and the large carry-over of the workforce which takes place under pressure from very vulnerable external conditions, which is reflected in the high burden of foreign debt. This is due to being too dependent on imported products which have eroded labor productivity and the empowerment of natural resources has greatly decreased. Economic growth has declined sharply with the spread of the Covid-19 virus which began to enter Indonesia in the second quarter of 2020. The Covid-19 pandemic has greatly affected the movement of the Indonesian economy which tends to decline. This study uses a qualitative method with a descriptive level of explanation, centralized data collection inaccurate social media reports from reliable informant sources, namely the statement of the Minister of Finance Sri Mulyani. The presentation of the research results that in the first quarter (the period from January 2020 to March 2020) economic growth was recorded at a safe rate of plus 2.97%, in the second quarter (April 2020 to June 2020) showed a slump in economic growth, namely minus 5, 32%, there was a significant change, namely a slight increase but still a minus occurred in the third quarter (July 2020 to September 2020) which was minus 1% to minus 2.9%. The negative conditions in the last two quarters resulted in the Indonesian economy falling into a recession. The government must make various important efforts to overcome this recession, namely by deregulating, reducing loan interest rates, increasing interest rates or public savings margins, promoting non-oil and gas exports, expanding job opportunities, restructuring processes due to the still gloomy external situation, increasing taxes, reduction of imported products, handling of the informal sector.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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