Peningkatan Kapasitas UMKM Melalui Implementasi Sistem Pembayaran Digital (Qris) Di Kota Pematangsiantar
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Kota Pematangsiantar melalui implementasi sistem pembayaran digital berbasis QRIS (Quick Response Code Indonesian Standard). Berdasarkan data tahun 2023, terdapat lebih dari 23.000 pelaku UMKM aktif di kota ini, namun hanya sekitar 30% yang telah mengadopsi sistem pembayaran digital. Fakta ini mencerminkan adanya kesenjangan antara potensi ekonomi lokal dan tingkat adopsi teknologi keuangan yang tersedia. Melalui pendekatan deskriptif-kualitatif, kegiatan ini mencakup tahapan sosialisasi, pelatihan, dan pendampingan langsung terhadap 45 pelaku UMKM dari sektor perdagangan, kuliner, dan jasa. Hasilnya menunjukkan peningkatan signifikan dalam literasi keuangan digital, kesiapan adopsi teknologi, serta efisiensi transaksi bisnis harian para mitra. Sebanyak 80% peserta berhasil mengaktifkan QRIS dan menggunakannya secara aktif. Temuan ini menguatkan bahwa adopsi QRIS tidak hanya mendukung efisiensi dan transparansi usaha, tetapi juga memperkuat inklusi keuangan serta daya saing UMKM dalam ekosistem ekonomi digital. Meskipun demikian, beberapa tantangan tetap muncul, terutama terkait keterbatasan perangkat digital, akses internet, dan resistensi awal dari pelaku usaha yang belum terbiasa dengan teknologi. Oleh karena itu, keberlanjutan program digitalisasi UMKM perlu didukung oleh strategi pendampingan berkelanjutan, sinergi multipihak, serta kebijakan publik yang berpihak pada transformasi ekonomi 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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.031 |
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".