Analisis Usahatani Ubi Kayu “Varietas Daplang” (Manihot utilissima Pohl) Di Petak 15 Wilayah Sekuro Kecamatan Mlonggo Kabupaten Jepara
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Penelitian ini betujuan untuk mengetahui pendapatan, kelayakan, dan pengaruh faktor produksi Usahatani Ubi kayu “varietas daplang” di petak 15 wilayah Sekuro kecamatan Mlonggo kabupaten Jepara pada bulan Januari-Februari 2020. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode diskriptif analisis,. Metode pengambilan sampel dengan metode sampling sistematis. Metode penghitungan data menggunakan: biaya produksi, penerimaan, dan pendapatan. Kelayakan usahatani dapat dihitung menggunakan: RCR, BEP, dan ROI. Cara untuk mengetahui pengaruh sarana produksi dan tenaga kerja terhadap pendapatan digunakan analisis regresi linier berganda. Dari hasil penelitian menunjukkan: pendapatan usahatani ubikayu “varietas daplang” sebesar Rp. 13.024.066,67 per hektar. Kelayakan RCR 1,55, BEP(Rp)= 904,9 (real Rp. 1400,00/Kg), BEP(Q)= 15.815,21 Kg (real 26.247 Kg), ROI= 155%. Analisis pengaruh sarana produksi dan tenaga kerja terhadap pendapatan usahatani ubikayu diperoleh persamaan Y= + 13603667,16 +7.687 X1 -379 X2 -1.012 X3 -849ns X4. Kesimpulan usahatani ubikayu varieras daplang di petak 15 wilayah Sekuro kecamatan Mlonggo kabupaten Jepara menguntungkan dan layak untuk diusahakan, secara simultan sarana produksi dan tenaga kerja berpengaruh sangat nyata terhadap pendapatan usahatani ubikayu “varietas daplang”, namun secara parsial hanya bibit, pupuk, dan transportasi yang berpengaruh nyata terhadap pendapatan usahatani ubikayu “varietas daplang”. Kata kunci: analisis, usahatani, ubikayu “varietas daplang”.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».