Pelatihan Penjualan Menggunakan E-Commerce Dalam Situasi Pandemi Covid-19 Di UMKM Kelurahan Sukajaya
Bibliographic record
Abstract
Dengan adanya e-commerce sangat membantu dalam hal penjualan dan juga mempermudah transaksi pembelian terhadap penjual mengingat situasi yang tidak memungkinkan ini. Masyarakat juga harus cerdas dalam menggunakan teknologi informasi agar dapat bertahan atau bangkit dari kesulitan yang dihadapinya. Penjualan juga meningkat dengan adanya e-commerce dari beberapa aplikasi yang tersedia. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pelatihan mengenai penjualan dengan menggunakan e-commerce guna dapat meningkatkan penjualan pada masa pandemi covid-19 seperti saat ini. Kegiatan ini ditujukan kepada para UMKM yang berada di wilayah Kelurahan Sukajaya maksimal 15 peserta. Akan tetapi yang bersedia untuk bergabung hanyalah 12 orang peserta selama kurun waktu 1 bulan lebih untuk diberikannya pelatihan lalu di evaluasi perkembangan dalam pelatihan yang telah diberikan sebanyak 2 kali kunjungan (31 Agustus-28 September 2021). Kunjungan berupa pemberian materi pelatihan yang berikan sebanyak 2 kali. Kendala utama yaitu keterbatasan pengetahuan peserta untuk beberapa peserta mengenai kegunaan e-commerce dan pengaplikasiannya. Hasil dari kegiatan ini setelah diberikan pelatihan mereka tertarik menggunakan e-commerce sebagai alat bantu mereka mempromosikan penjualan dan juga membantu mereka meningkatkan penjualan dengan cara menggunakan e-commerce dimana dalam Situasi Pandemi Covid-19 Di UMKM Wilayah Kelurahan Sukajaya, dimana peserta – peserta yang mengikuti kegiatan telah mampu melakukan penjualan mereka lebih baik lagi dengan menambah peforma berjualan offline dan online. Bahwa peserta sebanyak 12 orang tersebut yang memiliki UMKM di bidang makanan sudah mendaftarkan UMKM mereka ke Grab dan Gojek untuk dapat membantu penjualan mereka untuk mudah dijangkau. Dan ternyata penjualan meereka pun sedikit meningkat dengan menggunakan bantuan Grabfood dan Gofood.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.011 |
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".