KEBIJAKAN PEMERINTAH INDONESIA DALAM MENANGANI PEREKONOMIAN MASYARAKAT PADA KONDISI PANDEMI COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Sepanjang tahun 2020 dunia telah digemparkan dengan munculnya virus baru yang menjangkit dunia saat ini yaitu Coronaviruses (CoV). Virus tersebut memiliki nama ilmiah COVID-19. Pandemi COVID-19 juga memberikan dampak cukup besar terhadap investasi yang membuat masyarakat akan memilih untuk sangat hati-hati dalam membeli barang bahkan untuk melakukan investasi. Pemerintah juga menghimbau agar masyarakat menerapkan social distancing seperti work from home, dan beribadah dari rumah. Penelitian ini menggunakan teori analisis kebijakan untuk mengungkapkan kebijakan pemerintah dalam menangani perekonomian masyarakat. Penulisan artikel ini merupakan penelitian pustaka (library research) dengan metode kualitatif yang bersifat menjelaskan sesuatu berdasar pada data dan angka yang dinarasikan dalam kalimat. Hasil dari penelitian ini mendapatkan beragam kebijakan yang dilaksanakan oleh pemerintah sebagai upaya menekan penyebaran COVID-19, diantaranya adalah kebijakan preventif, promotif dan jaring pengaman sosial. Selain itu, pemerintah juga berupaya untuk meringankan perekonomian masyarakat akibat adanya pandemi COVID-19 dengan dibentuknya Program Keluarga Harapan, Bantuan Pangan Non-Tunai, Kartu Prakerja, Bantuan Subsidi Listrik. Pemerintah juga menganggarkan dana alokasi dan memberikan keringanan kredit untuk pekerja sektor informal dan pelaku UMKM.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".