Analisis Pendapatan Usaha Madu Galo-Galo Melipo Bee Di Nagari Lalan Kecamatan Lubuk Tarok
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilatar belakangi karena Kabupaten Sijunjung merupakan salah satu Kabupaten yang sudah mengembangkan budidaya ternak madu galo-galo. Hal tersebut di awali semenjak dinobatkannya Yunike Filmar pemuda asal Lubuk Tarok Kabupaten Sijunjung sebagai pemuda pelopor bidang pangan dengan pengembangan dan pengelolaan madu galo-galo tingkat Nasional. Yunike Filmar memiliki usaha ternak madu galo-galo yang diberi nama Usaha Madu Galo-Galo Melipo Bee yang sudah berdiri sejak tahun 2018. Namun secara rinci, Usaha Madu Galo-Galo Melipo Bee belum menganalisis pendapatan secara baik dan benar. Fokus penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapatan usaha madu galo-galo melipo bee. Penelitian dilakukan ditempat usaha galo-galo melipo bee secara langsung dengan pemilik usaha, penelitian telah dilaksanakan pada bulan Februari – Juli 2023 di Nagari Lalan Kecamatan Lubuk Tarok Kabupaten Sijunjung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan responden dalam penelitian ini pemilik usaha madu galo-galo melipo bee dilakukan dengan cara wawancara menggunakan kuisioner. Variabel yang diamati adalah modal usaha, biaya tetap, biaya variabel, penerimaan, pendapatan, keuntungan dan R/C ratio. Dari hasil penelitian diketahui bahwa biaya produksi Usaha Madu Galo-Galo Melipo Bee di Nagari Lalan Kecamatan Lubuk Tarok dalam satu kali periode produksi adalah sebesar Rp.4.452.701.85,- penerimaan sebesar Rp.38.000.000,-, pendapatan sebesar Rp.33.547.298.15,- keuntungan sebesar Rp.30.347.298.15 dan R/C ratio sebesar 8,53 yang artinya usaha madu galo-galo melipo bee menguntungkan dan layak untuk terus dikembangkan.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».