PEMETAAN DAN ANALISIS RANTAI NILAI (VALUE CHAIN) PRODUK BATIK PADA SENTRA INDUSTRI BATIK DI BAYAT, KLATEN
Notice bibliographique
Résumé
Batik menjadi salah satu warisan budaya dunia dari Indonesia yang wajib dilindungi dan dilestarikan. Dalam menghadapi tingkat persaingan perdagangan global, industri dituntut memiliki daya saing yang tinggi dan produk yang berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan memetakan rantai nilai dari produk batik tulis pada sentra industri batik di Bayat, Klaten, Jawa Tengah. Analisis rantai nilai juga berfungsi untuk mengidentifikasi tahap-tahap rantai nilai di mana industri dapat meningkatkan nilai tambah (value added) bagi pelanggan dan mengefisiensikan biaya yang dikeluarkan. Industri mampu menjadi lebih kompetitif melalui efisiensi biaya atau peningkatan nilai tambah (value added) yang di peroleh melalui aktivitas rantai nilainya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode analisis dan pemetaan rantai nilai Porter (1985) dan digabungkan dengan metode menurut Pearce & Robinson (2009). Pengumpulan data dilakukan dengan mengadakan observasi langsung, wawancara, kuesioner, dokumentasi dan studi pustaka. Pengambilan sampel menggunakan metode snowball sampling. Batik is one of the world's cultural heritages from Indonesia that must be protected and preserved. To face the level of global trade competition, the industry is required to have high competitiveness and quality products. This study aims to analyze and map the value chain of batik tulis products at the batik industry center in Bayat, Klaten, Central Java. Value chain analysis also uses to identify the stages of the value chain where the industry can increase value added for customers and cost efficiency. The industry becomes more competitive through cost efficiency or increased value added (value added) through value chain activities. The method used in this research is the value chain analysis and mapping method according to Porter's (1985) and combined with the method according to Pearce & Robinson (2009). Data were collected by conducting direct observations, interviews, questionnaires, documentation, and literature studies. Sampling used the snowball sampling method.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».