Pemberdayaan Ekonomi Anggota Koperasi Harapan Keluarga Sejahtera Sebagai Alternatif Mengurangi Tingkat Kemiskinan Di Desa Nanggela Kec. Greged Kabupaten Cirebon
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini mengarahkan pada suatu permasalahan tentang pemberdayaan ekonomi anggota koperasi Harapan Keluarga Sejahtera sebagai alternatif dalam mengurangi tingkat kemiskinan di desa Nanggela Kec. Greged Kab. Cirebon, hal ini menjadi salah satu alasan peneliti tertarik untuk meneliti lebih mendalam mengenai Pemberdayaan Ekonomi Anggota Koperasi Keluarga Harapan Sejahtera Melalui Koperasi Harapan Keluarga Sejahtera, Serta apa saja Faktor-faktor yang menghambat Koperasi Harapan Keluarga Sejahtera untuk memberdayakan anggota koperasi. Penelitian ini termasuk pada penelitian deskriptif. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan tekhnik pengumpulan data yaitu observasi, wawancara, dan dokumentasi. Adapun hasil penelitian, Proses dari perencanaan yang dilakukan KHKS yaitu Dalam RAT ini anggota akan didata siapa saja yang akan menitipkan barangnya kekoperasi untuk dipasarkan di KHKS, menetapkan harga jual, produk/ barang apa saja yang akan dipasarkan, dan menetapkan berapa persen pembagian hasil usaha yang diperoleh. Adapun Pelaksanaannya yaitu Pengurus menyiapkan barang yang sudah disepakati dalam RAT yang dibutuhkan oleh anggota dengan memesannya melalui distributor, pegawai membereskan barang-barang yang sudah ada pada tempat yang sudah disediakan oleh pengurus. Sedangkan faktor penghambat diantaranya. pertama, Partisipasi anggota dalam koperasi meliputi: Tempat tinggal yang jauh dari koperasi atau pindah ke tempat yang jauh, kurangnya tanggung jawab dari anggota untuk memajukan koperasi, jaraknya yang lebih dekat dengan toko lain dibandingkan dengan toko koperasi. Kedua, adanya usaha yang serupa dengan KHKS di daerah tersebut yang keadaan tokonya lebih baik dari koperasi dan juga lebih lengkap barang-barangnya Berdasarkan hasil penelitian peneliti memberikan saran kepada Koperasi agar berusaha meningkatkan kelengkapan barang yang ada di toko sehingga bisa menarik perhatian lebih banyak, dan memperawat bangunannya agar terlihat lebih bagus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".