Pengaruh Program Water Resources And Irrigation Sector Management Project (WISMP) Terhadap Produktivitas Padi Sawah Di Kecamatan Siantar Kabupaten Simalungun
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan produktivitas padi sawah sebelum dan sesudah pelaksanaan Water Resources and Irrigation Sector and Management Project (WISMP) serta pengaruh Program WISMP terhadap produktivitas padi sawah di Kecamatan Siantar Kabupaten Simalungun. Berdasarkan jenis masalah yang diteliti, pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan antara rata-rata produktivitas pertanian antara sebelum dan setelah adanya Program WISMP di Kecamatan Siantar Kabupaten Simalungun. Hasil nilai t - hitung (-29,103) lebih kecil dari nilai t- tabel (0,679) pada taraf signifikansi 5%. Dari hasil tersebut maka dapat diketahui bahwa terdapat perbedaan nyata produktivitas pertanian padi sawah sebelum dan sesudah adanya Program WISMP di Kecamatan Siantar Kabupaten Simalungun. Hasil berikutnya adalah Program WISMP berpengaruh signifikan terhadap produktivitas padi sawah Kecamatan Siantar Kabupaten Simalungun. Hasil uji t menunjukkan nilai signifikansi variabel Program WISMP bernilai 0,001 dimana angka ini lebih kecil dari taraf signifikansi yang ditentukan 5%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».