Factors Affecting the Performance of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) in Indonesia during COVID 19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Due to the Covid 19 pandemic, Indonesia's economic growth in the first quarter of 2020 has fallen to 2.97; it recorded -5.35 in the second quarter and -3.49 in the third quarter (Mulyani, 2020). This decline in growth has undoubtedly shaken micro, small and medium enterprises (MSMEs). According to the Ministry of Cooperatives for Micro, Small and Medium Enterprises (2020), 18.83% of MSMEs suffered hampered production, 22.9% experienced decreased demand, 18.87% faced difficulties in obtaining raw materials and 20.01% encountered hampered distribution. MSMEs in Indonesia contribute 60.4% of GDP and 97% of employment (Economic Indicator, 2019). However, they were severely affected by the Covid 19 pandemic. Therefore, examining the performance of MSMEs during the period of COVID 19 pandemic is crucial. Moreover, the pandemic has resulted chaotic economic conditions and changes in social order. Economic chaos and changes in social order could either strengthen or weaken the resilience of MSMEs. According to Tencer & Cadoso (2014), innovation arises because of chaos and unhealthy market domination. Ivanus & Repanovici (2016) mentioned that MSMEs need to have clear innovation strategy, adjust to market demand, make changes in production costs and show product quality in order to increase the economic growth. As supported by Christensen et al. (2018), MSMEs innovate to ensure their business continuity is maintained. Thus, innovation is particularly important for business survival in the era of Covid 19 pandemic. However, Martinez-Vergara and Vall-Pasola (2020) found that some businesses did not innovate. As such, there is a need to scrutinize further on the influence of business owners' characteristics on innovation and its effect on performance. Keywords: Characteristics, Innovation, Micro small and medium enterprises (MSMEs), Performance
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».