PENINGKATAN KOMPETENSI EMKM DAN BUMDES: PELATIHAN DAN PENDAMPINGAN AKUNTANSI KEUANGAN DI WILAYAH CIGANITRI, KABUPATEN BANDUNG
Bibliographic record
Abstract
Fakta empiris yang terjadi saat ini, pengusaha EMKM dan BUMDES di wilayah Ciganitri, tidak memahami apa dan bagaimana laporan keuangan disajikan sesuai standar. Implikasinya, mereka tidak dapat menyajikan laporan keuangan, sehingga posisi keuangan usaha tidak dapat ditentukan secara akurat, akibatnya penilaian kinerja keuangan gagal dilakukan, pelaporan pajak tidak dapat ditentukan secara tepat. Peningkatan kompetensi di bidang akuntansi keuangan melalui pelatihan dan pendampingan menjadi solusi yang mendesak dilakukan. Kegiatan ini diikuti oleh 25 orang peserta dari berbagai unit usaha EMKM dan BUMDES. Tujuan dari abdimas ini adalah untuk membantu entitas EMKM dan BUMDES memahami keuangan dasar dan mengenalkan penggunaan aplikasi akuntansi si Apik dan SIABDES untuk penyusunan laporan keuangan sesuai standar akuntansi keuangan (SAK) EMKM. Metode yang digunakan dalam Abdimas meliputi, identifikasi masalah, survei lapangan, pelatihan, pendampingan pasca pelatihan, serta asesmen, guna mengukur pencapaian hasil abdimas. Hasil yang diperoleh menunjukkan peningkatan pemahaman peserta Abdimas. Mereka mulai tertarik menerapkan aplikasi akuntansi si Apik atau SIABDES untuk tujuan penyajian laporan keuangan sesuai standar, sehingga kewajiban mereka dalam mewujudkan transparansi dan akuntabilitas dapat dibantu diwujudkan.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.009 |
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".