Designing a food supply chain network under public-private community partnership on traditional Indonesia markets
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of the performance of traders in the partnership relationship between the government, the private sector, and the community which is very necessary to build a food supply chain network in order to provide stimulation for the supporting factors and reduce the inhibiting factors for the success of the merchant's business, increase profits, and maintain food availability in traditional markets. This research was conducted at Andir Market, Bandung City, Indonesia. The research sample consisted of 100 Andir market traders. The research method used was a quantitative method with survey research that uses a questionnaire as the main instrument in data collection. The results of the analysis and discussion of the researchers have identified factors that can be used to strengthen the food supply chain network in the Public-Private-Community Partnership in traditional markets, namely management, empowerment, physical market conditions, and competitive strategies. Simultaneously, the four traders' performance factors have a significant effect on the food supply chain network with an R-square value of 0.658 (65.8%) with tcount greater than 1.96 or (3.817> 1.96). This means that if the changes that occur are good in the performance of traders, the food supply chain network in traditional markets will also be good, while the remaining 0.342 (34.2%) is explained by factors other than these variables. The expected implication is that the success of the supply chain network that is built due to strong interactions within the Public-Private-Community Partnership and other supply chain actors is able to face challenges during and after the pandemic. So that the quality of traditional market products, especially products that are quickly damaged or rotten, can be superior and well guaranteed for the food needs of people throughout Indonesia.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».