Notice bibliographique
Résumé
Abstract - Export is an important component in the economy of the country. The higher the country's export performance, the greater positive effect in increasing of economic growth. From 2012 to 2016, Indonesia's exports continued to decline. Considering these conditions, Indonesia needs to make a strategic effort to increase its export performance, of course. One of the efforts which can be done is conducting export development. As an agricultural country, one of potential commodities used to increase exports is cinnamon. This research will analyze the cinnamon export markets which are potentially to be developed. Moreover, this research will find out the factors that influence the export of these commodities. The methods used are RCA, EPD, X-Model, and Gravity. The result of analysis shows that cinnamon has optimistic markets to be developed in Malaysia, Canada, Netherlands, Brazil, the United States of America, and The Republic of Dominican. Meanwhile, the potential markets to be developed are the United Arab Emirates, Germany and Algeria. The factors affecting exports are gross national product per capita, population, export prices and economic distance. Keywords: EPD, Cinnamon, Gravity Model, Export Development, RCA Abstrak- Ekspor merupakan salah satu komponen penting dalam perekonomian negara. Semakin tinggi kinerja ekspor negara, semakin besar pula dampak positifnya terhadap peningkatan pertumbuhan ekonomi. Sejak tahun 2012 hingga 2016, ekspor indonesia terus mengalami penurunan. Melihat kondisi tersebut, tentunya Indonesia perlu melakukan upaya strategis untuk meningkatkan kembali kinerja ekspornya. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pengembangan ekspor. Sebagai negara agraris, salah satu komoditas yang dapat digunakan untuk meningkatkan ekspor adalah kayu manis. Penelitian ini akan menganalisis pasar ekspor kayu manis yang potensial untuk dikembangkan, serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor komoditas tersebut. Metode yang digunakan adalah metode RCA, EPD, X-Model, dan Gravity. Hasil analisis menunjukkan bahwa pasar optimis untuk dikembangkan adalah Malaysia, Kanada, Belanda, Brazil, Amerika Serikat dan Republik Dominika. Sedangkan pasar yang potensial untuk dikembangkan adalah Uni Emirat Arab, Jerman dan Aljazair. Faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor adalah produk nasional bruto per kapita, populasi, harga ekspor dan jarak ekonomi. Kata kunci : EPD, Kayu Manis, Model Gravity, Pengembangan Ekspor, RCA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».