MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4372255198 · doi:10.59141/comserva.v1i1.90

Pelatihan dan Pendampingan Digitalisasi Ekonomi Pada Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Desa Cinunuk Kecamatan Cileunyi Kabupaten Bandung

2021· article· id· W4372255198 on OpenAlexaff
Maman Suryaman, Edi Kusniadi

Bibliographic record

VenueCOMSERVA Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat · 2021
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicSMEs Development and Digital Marketing
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dampak pandemi COVID-19 terhadap perekonomian menuntut pemerintah mengambil langkah reaksi cepat dalam menyelamatkan perkonomian masyarakat yang salah satunya adalah melakukan Transformasi Digital (digitalisasi ekonomi) yakni interaksi sosial yang sebelumnya lebih banyak dilakukan secara langsung (fisik) beralih ke interaksi tidak langsung (non-fisik) dengan tujuan memperoleh model Digitalisasai Ekonomi yang rendah interaksi langsung, membuat Sistem system pengelolaan usaha ntuk menghasilkan produktivitas dan efisiensi , melakukan Perubahan prilaku pelaku usaha dengan memanfaatkan teknologi digital dalam bentuk pelatihan dan pendampingan. Pelatihan dan pendampingan tersebut, diselenggarakan Di Desa Cinunuk kecamatan Cileunyi kabupaten bandung dengan peserta pelaku usaha konveksi yang ada di daerah tersebut dengan jumlah peserta 44 orang melalui zoom Meeting dengan materi Pemahaman PP 7 tahun 2021 tentang Pemberdayaan, perlindungan Koperasi dan UMKM, Pengetahuan dan pemahan tentarng Usaha Kredit Rakyat (KUR) dan KUPEDES, cara membuat dan menggunakan aplikasi untuk mengurangi interaksi langsung, cara membuat dan menggunakan aplikasi pencatatan dan pembukuan menggunakan mikrosoft excel untuk usaha konveksi. Hasil pelatihan dan pendampingan tersebut menghasilkan aplikasi digital untuk mengurangi interaksi langsung dengan pemesan, penyedia bahan dan bagian produksi serta aplikasi untuk pencatatan dan pembukuan dengan mikrosoft excel untuk memudahkan pelaku usaha melakukan pencatatan dan pembukuan yang selama ini masih bersipat manual.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.291
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCOMSERVA Jurnal Penelitian dan Pengabdian MasyarakatSame topicSMEs Development and Digital MarketingFrench-language works237,207