Factors Affecting Pork Consumer Demand During The Covid- 19 Pandemic in Medan City, North Sumatra Province
Notice bibliographique
Résumé
At the end of 2019, people in Medan City were shocked by the death of thousands of pigs in several districts in North Sumatera caused by African Swine Fever (ASF). In early March 2020, the government enacted the Large-Scale Social Restrictions (PSBB) policy due to the Covid-19 pandemic. These conditions caused an economic contraction marked by the growth of the national Gross Domestic Product (GDP) which fell sharply in the second quarter of 2020 against the second quarter of 2019 by 5.32% (y-on-y). This study aims to analyze the availability and price of pork and the factors that affect consumer demand for pork during the Covid-19 pandemic in Medan City. The research location consists of six traditional markets in Medan City that sell pork, namely Kanpung Lalang Market, Sunggal Market, Melati Market, Sambu Market, Sambas Market, and Sukaramai Market with purposive sampling method. There were 80 respondents. The data collection methods used were observation, interview, and literature study. The data processing and analysis method used is the Classical Assumption Test and Model Fit Test. The results showed that the total demand for pork before the Covid-19 pandemic was 98 kg while the demand for pork during the Covid-19 pandemic decreased to 40 kg. The decrease in demand for pork is due to the increase in pork prices caused by the outbreak of ASF disease in pigs in North Sumatra. However, the purchasing power of the people of Medan City decreased due to a decrease in income caused by Covid-19. Based on the results of the study, it can be concluded that during the Covid-19 pandemic there was a very drastic decrease in demand for pork with a percentage reaching more than 50%
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».