ANALISIS PENDAPATAN UMKM DI KELURAHAN TAMALANREA KOTA MAKASSAR SELAMA MASA PANDEMI COVID – 19

Tujuan Penelitian ini adalah Untuk mengetahui tingkat pendapatan UMKM di Kelurahan Tamlanrea Kota Makassar dimasa pandemi Covid-19. Pada penelitian ini peneliti menggunakan jenis penelitian kualitatif deskriptif dengan pendekatan studi kasus dimana peneliti menggali informasi mengenai permasalahan yang dialami oleh UMKM di Kelurahan Tamalanrea Kota Makassar selama masa pandemi Covid-19 kemudian peneliti menarik kesimpulan terhadap kasus tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan Dari jenis-jenis pelaku UMKM yang berada di wilayah Kelurahan Tamalanrea diketahui 5 jenis usaha yaitu penjual gorengan, warung nasi, counter pulsa dan data, penjual kosmetik, dan penjual bakso mengalami penurunan pendapatan tetapi tidak terlalu menurun hanya mengalami penurunan hingga 20%-25%. 1 jenis usaha diantaranya yaitu penjual sembako yang tidak mengalami penurunan pendapatan selama masa pandemi pendapatan usaha tersebut tetap stabil, Dan 3 jenis UMKM lainnya yaitu laundry, penjual pakaian, dan tempat fotocopy yang mengalami penurunan pendapatan secara drastis hingga 50%-60% bahkan ada 1 jenis usaha yaitu jenis usaha laundry pada awal pandemi terpaksa harus menutup usahanya selama kurang lebih 1 bulan. Hal ini dikarenakan adanya kebijakan dari pemerintah yaitu penerapan PSBB dan pembatasan jam operasional berdagang. Upaya yang dilakukan oleh sebagian pelaku UMKM yang berada di Kelurahan Tamalanrea untuk meningkatkan pendapatan tanpa melupakan kebijakan dari pemerintah yaitu dengan cara melakukan inovasi produk, menambah variasi menu/produk,penurunan harga,serta memanfaatkan sosial media dengan menjual secara online menggunakan aplikasi shopee food, faceebook.dan instagram.   Kata Kunci : Pendapatan, UMKM, Covid – 19, Faktor Harga, Faktor Promosi, Faktor Produk

Differentiating the multipoint Expected Improvement for optimal batch design

This work deals with parallel optimization of expensive objective functions which are modeled as sample realizations of Gaussian processes. The study is formalized as a Bayesian optimization problem, or continuous multi-armed bandit problem, where a batch of q > 0 arms is pulled in parallel at each iteration. Several algorithms have been developed for choosing batches by trading off exploitation and exploration. As of today, the maximum Expected Improvement (EI) and Upper Confidence Bound (UCB) selection rules appear as the most prominent approaches for batch selection. Here, we build upon recent work on the multipoint Expected Improvement criterion, for which an analytic expansion relying on Tallis' formula was recently established. The computational burden of this selection rule being still an issue in application, we derive a closed-form expression for the gradient of the multipoint Expected Improvement, which aims at facilitating its maximization using gradient-based ascent algorithms. Substantial computational savings are shown in application. In addition, our algorithms are tested numerically and compared to state-of-the-art UCB-based batch-sequential algorithms. Combining starting designs relying on UCB with gradient-based EI local optimization finally appears as a sound option for batch design in distributed Gaussian Process optimization