ANALISIS USAHA PEMBUATAN GULA MERAH DI KECAMATAN SUKAMAJU
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui dan menganalisis usaha pembuatan gula merah di Kecamatan Sukamaju. Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian explanatory dan me ggunakan metode survey. Populasi penelitian adalah pembuat gula yang ada di wilayah Kecamatan Sukamaju Kabupaten Luwu Utara sekaligus di jadikan sebagai sampel dan diperoleh 50 sampel. Metode analisis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan Regresi Linier Berganda, diman variabel bebasnya terdiri dari bahan baku dan biaya; variabel dependen produksi gula merah. Hasil penelitian dengan menggunakan analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel bahan baku dan biaya berpengaruh signifikan terhadap produksi gula merah. Sedangkan untuk uji t diketahui bahwa tingkat signifikan untuk masing-masing variabel yaitu (bahan baku = 0,000) dan (biaya = 0,000). Dari hasil tersebut ke dua variabel dapat membuktikan hipotesis yang menduga bahwa faktor-faktor yang meliputi bahan baku dan biaya berpengaruh positif terhadap produksi gula merah di Kecamatan Sukamaju Diterima atau terbukti kebenarannya Kesimpulannya bahwa adanya pengaruh yang signifikan dengan analisis usaha pembuatan gula merah di kecamatan sukamaju Berdasarkan kesimpulan di atas, dikemukakan saran yag ditujukan untuk : (1) pengrajin gula merah di Kecamatan Sukamaju Kabupaten Luwu Utara : dan (2) peneliti lain yang bermaksud melakukan penelitian dengan topik yang mirip.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".