Dari Karyawan Menjadi Wirausahawan: Sebuah Analisis Kualitatif Guncangan Karier pada Wirausahawan Milenial
Bibliographic record
Abstract
Tidak semua karyawan akan langsung sukses dalam meniti karier sebagai wirausahawan. Terdapat beberapa guncangan yang dapat mematahkan semangat untuk beralih karier sebagai wirausahawan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan guncangan karier (terdiri atas: pilihan karier, pengembangan karier, dan adaptasi karier) yang dialami wirusahawan milenial saat beralih karir dari karyawan menjadi pengusaha. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan observasi, wawancara, dan dokumentasi, sebagai teknik pengumpulan datanya. Reduksi data dilakukan untuk mendapatkan makna dari jawaban-jawaban informan. Makna inilah yang akan diselaraskan untuk memperoleh penjelasan dari pertanyaan penelitian, Untuk itulah, penelitian ini menggunakan 5 (lima) informan yang merupakan pengusaha milenial, memilih untuk beralih karier dari karyawan menjadi wirausahawan dan berdomisili di Kota Tangerang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam menghadapi guncangan karier sebagai wirausahawan diperlukan modal dan mental saat memilih karier, keterampilan dan strategi kinerja yang dapat diperoleh dari pengalaman selama menjadi karyawan untuk mengembangkan karier, dan manajemen diri dengan melakukan penyesuaian standar untuk beradaptasi.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".