Analisis Peran Kemitraan Antar Wirausaha Migran dan Lokal Dalam Meningkatkan Kinerja Usaha
Bibliographic record
Abstract
Kehadiran wirausaha migran dalam suatu wilayah dalam bentuk UMKM memiliki peran strategis dalam pembangunan ekonomi daerah maupun nasional melalui pertumbuhan, penyerapan tenaga kerja, distribusi hasil pembangunan, dan merangsang inovasi dan kemajuan ekonomi lokal. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kemitraan antar wirausaha migran dan lokal dalam meningkatkan kinerja usaha kuliner di kecamatan Kota Waingapu. Populasi dalam penelitian ini adalah pengusaha kuliner di kecamatan Kota Waingapu dan memilih 200 responden sebagai sampel yang ditentukan berdasarkan teknik analisis purposive sampling. Data yang terkumpul diolah menggunakan teknik analisis structural equation modelling dengan bantuan aplikasi Amos 24.0. Hasil penelitian ini mengkonfirmasi bahwa kemitraan antar wirausaha migran dan lokal dapat secara signifikan meningkatkan kinerja usaha kuliner di kecamatan Kota Waingapu. Sementara itu, aksesibilitas modal dan jejaring pendukung merupakan faktor-faktor yang berperan positif dalam memperkuat kemitraan antar wirausaha migran dan lokal, sedangkan inisiatif wirausaha tidak memiliki pengaruh yang posistif terhadap kemitraan wirausaha migran dan lokal.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".