Strategi Pengembangan Agribisnis Hortikultura di Wilayah Pedesaan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Status : PostprintProgram-program pengembangan agribisnis di wilayah pedesaan masih menyisakan permasalahan mendasar yaitu harga sarana produksi pertanian terus meningkat, sementara harga produk pertanian primer sangat fluktuatif. Kondisi ini terjadi karena posisi tawar petani yang masih lemah di antara pelaku agribisnis lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kelayakan usahatani dan menemukan strategi pengembangan agribisnis hortikultura di Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara. Dengan mengambil 40 rumah tangga sampel, kelayakan usahatani diukur dengan Revenue Cost Ratio (RCR) dan strategi pengembangan ditentukan melalui Analisis SWOT. Urutan kelayakan komoditas adalah kentang, cabai merah, kubis, tomat, dan jeruk manis. Hasil analisis SWOT untuk pengembangan agribisnis hortikultura mengutamakan strategi W-O yaitu mengubah strategi melalui: kemitraan pemasaran, pengembangan sumber air di usahatani, peningkatan kualitas jalan desa dan jalan usahatani, pengembangan kios sarana produksi di perdesaan, peningkatan penyuluhan pertanian, penataan zonasi dan pola tanam komoditas unggulan, pengembangan agroindustri skala rumah tangga dan skala kecil di perdesaan, serta pengembangan fasilitas kebun bibit dan lahan demplot.Artikel ini diterbitkan pada Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Dies Natalis ke-64 Universitas Sumatera Utara, Medan, 18-19 Agustus 2016, hal. 63-70, ISBN 979 458 916 0
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle