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Enregistrement W2936237976 · doi:10.17969/jimfp.v3i2.6811

Analisis Penentuan Komoditas Unggulan Dalam Pengembangan Kawasan Agropolitan di Kabupaten Aceh

2018· article· id· W2936237976 sur OpenAlexaff
Muhammad Iqbal, Ismayani Ismayani, Romano Romano

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komoditas unggulan yang bisa dijadikan sebagai kebijakan dalam pengembangan kawasan agropolitan di Kecamatan Indrapuri Kabupaten Aceh Besar. Indrapuri adalah kecamatan yang sudah tercantum dalam “ Qanun Kabupaten Aceh Besar No. 4 Tahun 2013 Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Aceh Besar Tahun 2012-2032 ” sebagai Kawasan Strategis Kabupaten Agropolitan dengan dibantu hinterland dan memiliki potensi dikelima sub-sektor pertanian. Oleh sebab itu, diperlukannya pengindetifikasian komoditas unggulan menggunakan analisa LQ dengan memanfaatkan data luas panen dan produksi di Kecamatan Indrapuri. Komoditas unggulan dipilih berdasarkan hasil perhitungan LQ1 , yang diindentifikasi sebagai komoditas basis. Berdasarkan hasil penelitian komoditas unggulan berdasarkan luas panen adalah padi, jagung, semangka, jeruk besar, jambu biji, nenas, nangka, sawo, papaya, salak, manggis, melinjo, cabai merah, kacang panjang, terong, cabai rawit, kopi, pala, pinang, kapuk, kemiri, lada, sagu, aren, dan tembakau. Sedangkan, berdasarkan panen adalah padi, jagung, timun, semangka, jeruk besar, nangka, sawo, pisang, manggis, melinjo, cabai merah, kacang panjang, terong, kopi, pala, pinang, kapuk, kemiri, lada, sagu, aren, dan tembakau, kolam (berdasarkan tempat budidaya), sapi dan ayam ras. Tetapi, tidak ditemukan sektor industri hulu-hilir disetiap sub-sektor pertanian sehingga, Kecamatan Indrapuri belum bisa dikatakan sebagai kawasan agropolitan sepenuhnya Kata kunci: komoditas unggulan, LQ, Agropolitan. Abstract. This research aims to analyze the superior commodities that could serve as policy in the development area of Indrapuri Subdistrict agropolitan in Aceh Besar District. Indrapuri subdistrict is already mentioned in the Regulation of Aceh Besar Regency No. 4 in 2013 “The Arrangement of Space Order Plan (RTRW – Rencana Tata Ruang Wilayah) Aceh Besar Regency in 2012-2032” as Strategy Area District of Agropolitan which assisted the hinterland and have the potential in fifth agricultural subsector. Therefore, it needed the identification of the superior commodities using Location Quotient (LQ) analysis by utilizing the extensive harvest data and production in Indrapuri Subdistrict. The superior commodities were chosen based on the results of the calculation of the LQ 1, which identificated as a commodity base. Based on the results of superior commodities in broad commodity crop is rice, corn, watermelon, grapefruit, guava, pineapple, jackfruit, sawo, papaya, salak, mangosteen, melinjo, red chilli, long beans, eggplant, cayenne, coffee, nutmeg, pinang, kapuk, candlenut, pepper, sago, sugar palm and tobacco. Whereas, on the basis of the harvesting is rice, corn, cucumber, watermelon, grapefruit, sawo, banana, mangosteent, melinjo, red chilli, long beans, eggplant, coffee, nutmeg, kapuk, candlenut, pepper, sago, sugar palm and tobacco, pond (based on farming), cow and broiler livestock. However, However Indrapuri can not be said to be fully agropolitan because , the industrial sector is not found in every upstream-downstream on each sub-sector agricultural. Keywords: superior commodities, LQ, Agroplitan

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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