PENDAMPINGAN RINTISAN UMKM KERUPUK IKAN DI DESA SELETRENG KECAMATAN KAPONGAN KABUPATEN SITUBONDO
Bibliographic record
Abstract
Desa Seletreng Kecamatan Kapongan Kabupaten Situbondo ialah suatu wilayah dengan geografis pesisir pantai. Kondisi semacam itu tentunya memberikan limpahan hasil laut yang kemudian secara tidak langsung akan memunculkan usaha rumahan pengolah hasil perikanan. Usaha yang ada masih berupa usaha rintisan rumahan atau baru melakukan produksi berskala kecil. Adanya usaha kecil atau UMKM yang baru terbentuk tentu memiliki beberapa permasalahan yang membutuhkan pendampingan dan penguatan. UMKM yang baru berdiri pada umumnya masih belum mempunyai legalitas, bahan baku utama yang berupa ikan yang telah dipilih hanya diperoleh pada musim tertentu, dan kurangnya kemampuan dalam aspek branding maupun digital marketing. Penguatan UMKM ini memiliki tujuan agar UMKM yang baru berdiri mampu bersaing dan berkualitas dengan cara 1) Pendampingan dalam pengurusan legalitas UMKM berupa Nomor Induk Berusaha, SPP-IRT, dan Sertifikasi Halal, 2) Inovasi bahan baku pengganti, 3) Pendampingan dan pelatihan dalam membranding produk dan digital marketing. Pengabdian yang dilakukan dalam program KKN UNEJ Membangun Desa (UMD) memiliki target capaian, yaitu UMKM yang telah mendapatkan pendampingan maupun penguatan dapat bersaing dan memiliki kualitas tinggi. Keberlanjutan juga menjadi sorotan serius agar UMKM dalam segi pemasaran dapat terus berjalan, yaitu dengan memberikan pelatihan terhadap pelaku usaha dalam pengoperasian market place.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.015 |
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".