Penentuan prioritas strategi pengembangan industri pengolahan apel di Bumiaji menggunakan QSPM
Notice bibliographique
Résumé
Pengembangan wilayah bertujuan mendorong pertumbuhan daerah melalui optimalisasi sumber daya lokal. Kecamatan Bumiaji di Kota Batu, salah satu sentra produksi apel terbesar di Jawa Timur, menghadapi tantangan penurunan produksi dan luas lahan pertanian apel. Penelitian ini bertujuan merumuskan dan menentukan prioritas strategi pengembangan industri pengolahan apel di Kecamatan Bumiaji menggunakan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Metode meliputi analisis konten untuk mengidentifikasi karakteristik industri, analisis lingkungan internal-eksternal, analisis SWOT untuk merumuskan strategi, dan evaluasi prioritas dengan QSPM. Hasil penelitian menunjukkan industri pengolahan apel berperan penting bagi ekonomi lokal dan pemberdayaan komunitas, dengan kekuatan pada kualitas dan diversifikasi produk. Kelemahan utama meliputi kapasitas produksi terbatas dan fluktuasi harga bahan baku. Peluang mencakup dukungan eksternal dan perkembangan pariwisata, sementara ancaman meliputi rendahnya produktivitas apel dan persaingan daerah lain. Analisis SWOT dan QSPM menghasilkan 11 strategi alternatif, dengan prioritas utama pada inovasi berkelanjutan, peningkatan kualitas produk, dan strategi pemasaran efektif. Implementasi strategi ini diharapkan mendorong pengembangan industri pengolahan apel di Kecamatan Bumiaji, memperkuat ekonomi lokal, meningkatkan kesejahteraan masyarakat, dan mempertahankan apel sebagai komoditas khas Kota Batu.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».