Persepsi Wirausahawan terhadap Perkembangan Usaha di Masa Pandemi Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Persepsi diartikan sebagai suatu proses mengenali, menyusun serta menafsirkan suatu informasi guna memberikan pemahaman yang berguna mengenai informasi tersebut. Penelitian ini mengangkat mengenai persepsi wirausahawan terhadap usaha dimasa pandemi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apa saja yang dirasakan wirausahawan terhadap kegiatan usahanya selama pandemi ini. Partisipan pada penelitian ini adalah satu orang wirausahawan dengan kegiatan usaha membuka warung kecil di rumah pribadinya yang berada di wilayah, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan teknik kuisioner dan observasi serta dilaksanakan dengan cara wawancara secara langsung kepada pelaku usaha. Pendekatan yang digunakan yaitu pendekatan kualitatif dan desain penelitiannya adalah studi kasus. Masa pandemi saat ini dikatakan membawa dampak buruk bagi pelaku usaha. Sebab, dengan adanya masa pandemi penghasilan yang didapat menjadi berkurang dari yang biasanya. Selain itu, dikarenakan banyaknya orang yang mengalami PHK maka persaingan dagang dilingkungan pun semakin merebak. Hal tersebut menjadikan pelaku usaha untuk lebih keras lagi memutar pikiran guna menghadapi persaingan pasar dan menstabilkan pendapatan.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.197 | 0.080 |
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".