POTENSI CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) UNTUK PEMBANGUNAN KOTA MALANG
Bibliographic record
Abstract
Program Corporate Social Responsibility (CSR) perusahaan merupakan perwujudan pembangunan berkelanjutan di daerah yang dapat membantu mengatasi masalah sosial masyarakat melalui kepedulian perusahaan kepada masyarakat berupa program-program pemberdayaan sosial masyarakat serta pelestarian lingkungan hidup. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pemetaan potensi perusahaan yang ada di Kota Malang berdasarkan program CSR yang dijalankan. Desain penelitian adalah kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Situs penelitian adalah perusahaan-perusahaan di Kota Malang, terpilih 33 perusahaan dengan bidang usaha retail, properti, rumah sakit, BUMD, Perguruan Tinggi, Perbankan dan Pabrik Rokok. Analisis data menggunakan pendekatan naratif deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi program CSR oleh perusahaan-perusahaan di Kota Malang diwujudkan pada lima kelompok bidang, yaitu bidang sosial pengentasan kemiskinan sebesar 31%; bidang sarana/prasarana lingkungan hidup sebesar 20%, bidang pendidikan dan pengembangan SDM sebesar 19%; bidang kesehatan 16%; dan bidang UMKM sebesar 14%. Jika berdasarkan skala usahanya, maka persentase terbanyak adalah perusahaan dengan kategori usaha besar yaitu dengan jumlah omzet > Rp 50.000.000.000, sedangkan porsi terkecil adalah perusahaan dengan kategori mikro (dengan omzet < Rp 300.000.000). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa pelaksanaan CSR di Kota Malang secara umum sudah terlaksana dengan jumlah yang cukup signifikan. Kedepannya penguatan sinergitas antara pemerintah dan sektor swasta diharapakan mampu meningkatkan potensi jumlah dana CSR untuk pembangunan di Kota Malang.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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".