ANALISIS PENDAPATAN DAN FAKTOR-FAKTOR SOSIAL EKONOMI YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKTIVITAS PENGELOLA USAHATANI PADI SAWAH KABUPATEN CIANJUR
Bibliographic record
Abstract
Penelitian dilaksanakan di empat kecamatan yaitu Kecamatan Cipanas, Kecamatan Ciranjang, Kecamatan Karangtengah dan Kecamatan Cilaku. Sedangkan sebagai sampel dalam penelitian ini diambil 10 pengelola usahatani yang memiliki lahan usahatani di Kecamatan Cipanas yaitu Desa Cipanas dan Desa Cimacan, Kecamatan Ciranjang yaitu Desa Ciranjang dan Desa Mekarwangi, Kecamatan Karangtengah yaitu Desa Sabandar dan Desa Bojong dan Kecamatan Cilaku yaitu Desa Cilaku dan Desa Munjul yang akan diperoleh responden sejumlah 80 responden. Metode yang digunakan untuk menganilisis data adalah Analisis dengan menggunakan Analisis Pendapatan untuk menghitung hasil produktivitas pengelolaan usahatani padi sawah dan Metode korelasi regresi linier berganda dan Uji hipotesis untuk melihat pengaruh faktor-faktor sosial ekonomi terhadap hasil produktivitas dalam pengelolaan usahatani padi sawah di Kabupaten Cianjur. Total Produktivitas selama 3 musim tanam total luas sawah seluas 841.695 m2 dan hasil produksi sebesar 523.740 kg. Produktivitas yang diperoleh adalah sebesar Rp. 1.888.164.000,- dan total biaya tetap serta variabel sebesar Rp. 959.672.677,- maka dihasilkan pendapatan bersih sebesar Rp. 964.682.989,-. Keuntungan rata-rata dari total luas lahan sebesar 841.695 m2 memperoleh tingkat keuntungan sebesar Rp. 1.146,12 per m2. Faktor yang berpengaruh secara signifikan secara bersama-sama terhadap terhadap variabel produktivitas (Y) adalah variabel luas lahan (X1), status lahan (X2), pendidikan (X3), pengalaman (X4), tenaga kerja (X5), modal kerja (X6) dan biaya tahunan (X7).Kata Kunci: Pengelola Usahatani, Pendapatan, Faktor Sosial Ekonomi
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".