ANALISIS USAHA PEMBUATAN GULA MERAH DI KECAMATAN SUKAMAJU
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui dan menganalisis usaha pembuatan gula merah di Kecamatan Sukamaju. Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian explanatory dan me ggunakan metode survey. Populasi penelitian adalah pembuat gula yang ada di wilayah Kecamatan Sukamaju Kabupaten Luwu Utara sekaligus di jadikan sebagai sampel dan diperoleh 50 sampel. Metode analisis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan Regresi Linier Berganda, diman variabel bebasnya terdiri dari bahan baku dan biaya; variabel dependen produksi gula merah. Hasil penelitian dengan menggunakan analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel bahan baku dan biaya berpengaruh signifikan terhadap produksi gula merah. Sedangkan untuk uji t diketahui bahwa tingkat signifikan untuk masing-masing variabel yaitu (bahan baku = 0,000) dan (biaya = 0,000). Dari hasil tersebut ke dua variabel dapat membuktikan hipotesis yang menduga bahwa faktor-faktor yang meliputi bahan baku dan biaya berpengaruh positif terhadap produksi gula merah di Kecamatan Sukamaju Diterima atau terbukti kebenarannya Kesimpulannya bahwa adanya pengaruh yang signifikan dengan analisis usaha pembuatan gula merah di kecamatan sukamaju Berdasarkan kesimpulan di atas, dikemukakan saran yag ditujukan untuk : (1) pengrajin gula merah di Kecamatan Sukamaju Kabupaten Luwu Utara : dan (2) peneliti lain yang bermaksud melakukan penelitian dengan topik yang mirip.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».