ANALISIS KEUNTUNGAN USAHATANI KELAPA DI KECAMATAN PADANGSIDIMPUAN BATUNADUA
Notice bibliographique
Résumé
As a traditional crop, coconut is a versatile plant (tree of life) and has an economic value that is good enough to be developed particularly in the context of community economic development. This study aims to determine the effect of input variables X1 (Wide Land), X2 (Labor Costs), and X3 (Cost Fertilizer) against the benefits of coconut farm in the district Padangsidimpuan Batunadua. Analytical model used is the Cobb-Douglas profit function with the help of Eviews v5.1 application.The results showed that simultaneous variables X1, X2, and X3 affect the benefits of coconut farm with F-stat is 1728,765. partially each variable as: X1 shows a positive and significant impact on profits by ilai tcount 53.811 and Prob. Of 0.000., X2 showed positive and significant influence on profits by the value of 21.503 tcount and Prob. Of 0.000., and X3 shows a negative influence to the value of -2.511 tcount and Prob. Of 0.0138. Furthermore, from the obtained values for the regression coefficient of 0.9834 X1 means any addition of land area per ha will increase the gain of 0.9864 rupiah per Ha, X2 of 0.9757 means that any additional labor costs / yields would increase the profit of 0.9575 rupiah and -0.0651 for X3 which means every addition 1 rupiah of fertilizer costs will reduce profits 0,0651 rupiah. From the analysis it can be concluded, that the coconut farm production and profits in Kecataman Padangsidimpuan Batunadua still can be improved by optimizing the use of variable inputs of fertilizer and land.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».