Perencanaan Model Bisnis pada UMKM dalam Mengembangkan Oleh-oleh Khas Bekasi
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model bisnis yang digunakan oleh bisnis kuliner Bekasi Salaku dengan menggunakan business model canvas. Identifikasi dilakukan dalam 9 elemen dalam business model canvas yaitu customer segments, value proposition, channels, customer relationship, revenue streams, key resources, key activities, key partnership, dan cost structure. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dan metode penelitian ini adalah studi kasus. Pengumpulan data primer pada penelitian ini dilakukan yaitu dengan menggunakan wawancara. Hasil penelitian yang ditemukan ialah belum adanya perencanaan Business Model Canvas yang memenuhi 9 elemen model bisnis, oleh karena itu peneliti membantu membuatkan atau merencanakan usaha kuliner khas Bekasi Salaku ke dalam 9 elemen model bisnis. Setelah merancang dari 9 elemen model bisnis Salaku miliki maka hasil simpulan dan saran yang dapat diberikan yaitu, Salaku perlu membuat strategi marketing yang lebih gencar dan menarik untuk memasarkan produk yang spesifik kepada pasar yang potensial. Strategi marketing yang lebih gencar seperti membuat suatu jadwal posting Sosial Media dalam satu timetable lalu bekerja sama dengan banyak Lembaga terkait seperti Dinas Pariwisata daerah, lalu memasarkan produk yang menarik yaitu membuat design postingan sosial media yang lebih atraktif dari warna dan angle foto lalu mengemas produk yang sesuai pada tren saat ini.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.014 |
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".