PELATIHAN MANAJEMEN KEUANGAN SAAT PANDEMI COVID-19 BAGI PESERTA OPOP (ONE PESANTREN ONE PRODUCT) DI KABUPATEN CIAMIS
Bibliographic record
Abstract
Pandemi Covid 19 sangat berpengaruh terhadap sektor UMKM yang mana terkena imbasnya walaupun masih bisa bertahan dibandingkan dengan skctor yang lain. Banyak UMKM di Ciamis, salah satunya adalah UMKM peserta OPOP ( One Pesantren One Product ). Program OPOP digalakan oleh pemerintah propinsi Jawa Barat mulai tahun 2019 yang bertujuan untuk mengangkat berbagai produk yang tersebar di berbagai pesantren. Program OPOP ini bertujuan meningkatkan perekonomian pesantren maupun masyarakat di lingkungan pesantren. Manajemen keuangan yang berjalan dengan baik dapat mengetahui apakah rencana usahanya tercapai atau tidak serta membantu mencari tahu penyebabnya. Begitu juga dengan aspek permodalan, dengan memiliki administrasi keuangan yang tertib akan memudahkan UMKM dalam pengajuan pinjaman modal kepada pihak bank atau lembaga keuangan lainnya, sehingga perlu diadakan pelatihan manajemen keuangan bagi para peserta OPOP. Dengan diadakannya pelatihan manajemen keuangan tersebut diharapkan akan mampu memberikan bekal pengetahuan yang memadai, dan selanjutnya dapat diimplementasikan ke dalam usaha nyata sehingga pada akhirnya mampu membantu pengembangan UMKM untuk mewujudkan ekonomi Indonesia yang lebih kuat di masa mendatang.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.017 |
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".