PENGEMBANGAN KOMODITAS HORTIKULTURA UNGGULAN LEMBANG TADONGKON BERDASARKAN ANALISIS LQ, SHIFT SHARE, DAN TIPOLOGI KLASSEN
Notice bibliographique
Résumé
Lembang Tadongkon is a highland area with considerable potential for horticultural development. Its fertile soils, deeply rooted farming traditions, and the availability of local labor make it highly suitable for development as an agropolitan hub. This study aims to identify leading horticultural commodities in the region and formulate strategies for their sustainable development. The methods employed include Location Quotient (LQ) analysis, Shift Share analysis, and SWOT analysis. Data were obtained from both primary and secondary surveys and analyzed in two stages: qualitative SWOT (SWOT matrix) and quantitative SWOT (weighting and scoring). The results of the LQ, Shift Share, and Klassen typology analyses for eleven horticultural commodities in Lembang Tadongkon reveal that five commodities have LQ >1 spinach (1.21), cabe katokkon chili (1.07), long beans (1.24), water spinach (1.09), and eggplant (1.38) indicating that they are base commodities with strong development potential. However, only tomatoes exhibited positive growth in the Shift Share analysis (0.84), while the remaining commodities showed negative growth. According to the Klassen typology, all commodities remain in the “Lagging” category, as both their contribution and growth rates are below the regional average. Accordingly, strategies are required to enhance cultivation technology, post-harvest management, and institutional capacity to transform base commodities into sustainable leading commodities. Quantitative SWOT analysis positions Lembang Tadongkon in Quadrant I (progressive), indicating that the area possesses substantial strengths and opportunities for integrated development. Recommended strategies include production expansion, downstream product development, strengthening farmer organizations, and leveraging agro-tourism potential based on local flagship commodities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».