ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN PAKET PENJUALAN BARANG DI UMKM BINAAN DISPERINDAG KABUPATEN GROBOGAN
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Minat beli dari masyarakat di Kab. Grobogan sangat kurang di penjualan online Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM). Dikarenakan penawaran yang ada di e-commerce (UMKM) tidak adanya paket diskon yang ditawarkan, Oleh karena itu pengembangan e-commerce (UMKM) sebagai wadah penjualan barang oleh masyarakat sangatlah diperlukan perubahan, perubahan yang harus dilakukan adalah menerapkan algoritma apriori yang ditanam di aplikasi e-commerce yang telah ada. Dengan menggunakan algoritma apriori, dapat menghasilkan aturan asosiasi untuk menunjukkan seberapa kuatnya pengaruh item ke item lain dan pola beli konsumen. Data yang di proses adalah data penjualan yang paling diminati dn juga yang kurang diminati masyarakat dipergunakan sebagai paket diskon penjualan. Dari hasil pengujian aplikasi tersebut dapat membantu pemilihan produk yang akan dipaketkan dengan diskon yang ditawarkan kepada masyarakat guna meningkatkan minat beli masyarakat pada UMKM di Kab Grobogan.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it