FEASIBILITY SIMULATION OF HOUSEHOLD SCALE CATFISH RAISING BUSINESS IN THE FIRST QUARTER OF 2022
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
The first quarter of 2022 in Indonesia experienced an increase in the prices of basic necessities which could increase the amount of capital needed in a catfish (Clarias sp.) rearing business. Therefore, it is necessary to conduct a feasibility analysis simulation study of catfish rearing business to determine the capital and feasibility of the business. The method used in this study is a literature review or library research, where the data collection method is entirely with secondary data or literature study. Secondary data is collected by reviewing from references in the form of journals, books and online articles that are still related. The calculation of business feasibility analysis is carried out by calculating investment costs, fixed costs, variable costs, calculating production costs, revenues, profits, BEP Rupiah, BEP Units, R/C Ratio and PBP. Furthermore, an analysis of the supporting and inhibiting factors of the business as well as an analysis of the marketing strategy in the catfish rearing business was carried out. The results of the calculation of the business feasibility simulation show that the production cost is Rp. 14,181,228, the revenue is Rp. 24.12 million, a profit of Rp. 9,938,772, Rupiah BEP of Rp. 3,655,160 which means the turning point will be reached if sales reach Rp. 3,655,160, BEP Unit of 185 kg, which means the turning point will be reached if milkfish production reaches 185 kg. R/C Ratio is 1.7 and PBP is 1.65 or 2 cycles where the investment capital for catfish rearing business will return within 6-7 months or 2 cycles. Therefore, the business of raising catfish on a household scale for the first quarter of 2022 can be said to be profitable and feasible to run.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle