PERSAINGAN USAHA TIDAK SEHAT DALAM PRAKTIK JUAL RUGI PENJUALAN SMARTPHONE DI KABUPATEN PALI
Bibliographic record
Abstract
Persaingan usaha adalah salah satu instrumen ekonomi dalam perkembangan sistem ekonomi di Indonesia, hal tersebut ditunjukan dengan lahirnya Undang-Undang Nomor 5 Tahun 1999 Tentang Larangan Monopoli dan Persaingan Usaha Tidak Sehat. Permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini ialah 1) Apakah pada penetapan harga penjualan smartphone di wiayah Kabupaten PALI termasuk kategori jual,rugi (predatory princing) dalam,Undang-undang No. 5,Tahun 1999?, 2) Bagaimana dampak dari penetapan harga dalam persaingan,usaha tidak,sehat pada penjualan smartphone bagi,pelaku,usaha lain yang sejenis di wilayah Kabupaten PALI ?, Metode,penelitian yang,digunakan dalam,penelitian ini adalah adalah penelitian normatif, dengan,pendekatan pedoman pelaksanaan pasal 20 tentang jual rugi (predatory princing), pendekatan kasus, dan pendekatan konseptual.Hasil penelitian ini menjelaskan bahwa berdasarkan unsur pasal 20 undang-undang No. 5 Tahun 1999 maka penulis menyimpulkan bahwa pada penetapan harga penjualan smartphone di wilayah kabupaten pali termasuk kedalam kategori jual rugi (predatory princing). Berdasarkan indikasi penetapan harga jual rugi, (Above-Cose test dan limit Pricing Strategy) dengan tindakan jual rugi dampak yang terjadi pada pelaku usaha pesaing adalah tidak mendapatkan kesempatan berusaha yang sama dan pelaku usaha baru sulit untuk bersaing dalam penjualan smartphone di Kabupaten PALI. Kata Kunci: Perssaingan Usaha Tidak Sehat, Jual Rugi, Smartphone, PALI.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.023 |
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".