Implementasi Kebijakan Pemberdayaan Usaha Kecil Menengah di Dinas Koperasi dan UKM Provinsi Banten
Bibliographic record
Abstract
Tingginya persentase penduduk miskin di Provinsi Banten, Menurunnya jumlah usaha, kecil, menengah di Provinsi Banten pada Covid 19, Menurunnya pendapatan untuk usaha, kecil, menengah di Provinsi Banten. Masih rendahnya literasi digital pelaku UKM dengan adanya teknologi Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi kebijakan pemberdayaan usaha kecil dan menengah (UKM) di Dinas Koperasi dan UKM Provinsi Banten. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif dengan menggunakan pisau analisis dua dimensi yang di kemukakan oleh Marilee S. Grindle,yaitu Content of Policy dan Context of Policy, pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Penelitian ini berfokus pada bagaimana kebijakan tersebut diimplementasikan dan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi kebijakan pemberdayaan UKM di Provinsi Banten mengalami berbagai tantangan, termasuk keterbatasan sumber daya, kurangnya koordinasi antar lembaga, serta rendahnya partisipasi masyarakat. Meskipun demikian, terdapat upaya yang signifikan dari pemerintah daerah dalam meningkatkan akses permodalan dan pelatihan bagi pelaku UKM. Penelitian ini juga mengidentifikasi pentingnya dukungan dari berbagai pihak, termasuk masyarakat dan sektor swasta, dalam mencapai tujuan pemberdayaan ekonomi. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan perlunya strategi yang lebih terintegrasi dan kolaboratif dalam implementasi kebijakan pemberdayaan UKM, serta perlunya evaluasi berkala untuk memastikan efektivitas program yang dijalankan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan kebijakan yang lebih baik dalam pemberdayaan UKM di Indonesia.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.008 |
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".