Implementasi Kebijakan Pemberdayaan Usaha Kecil Menengah di Dinas Koperasi dan UKM Provinsi Banten
Notice bibliographique
Résumé
Tingginya persentase penduduk miskin di Provinsi Banten, Menurunnya jumlah usaha, kecil, menengah di Provinsi Banten pada Covid 19, Menurunnya pendapatan untuk usaha, kecil, menengah di Provinsi Banten. Masih rendahnya literasi digital pelaku UKM dengan adanya teknologi Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi kebijakan pemberdayaan usaha kecil dan menengah (UKM) di Dinas Koperasi dan UKM Provinsi Banten. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif dengan menggunakan pisau analisis dua dimensi yang di kemukakan oleh Marilee S. Grindle,yaitu Content of Policy dan Context of Policy, pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Penelitian ini berfokus pada bagaimana kebijakan tersebut diimplementasikan dan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi kebijakan pemberdayaan UKM di Provinsi Banten mengalami berbagai tantangan, termasuk keterbatasan sumber daya, kurangnya koordinasi antar lembaga, serta rendahnya partisipasi masyarakat. Meskipun demikian, terdapat upaya yang signifikan dari pemerintah daerah dalam meningkatkan akses permodalan dan pelatihan bagi pelaku UKM. Penelitian ini juga mengidentifikasi pentingnya dukungan dari berbagai pihak, termasuk masyarakat dan sektor swasta, dalam mencapai tujuan pemberdayaan ekonomi. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan perlunya strategi yang lebih terintegrasi dan kolaboratif dalam implementasi kebijakan pemberdayaan UKM, serta perlunya evaluasi berkala untuk memastikan efektivitas program yang dijalankan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan kebijakan yang lebih baik dalam pemberdayaan UKM di Indonesia.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».