Faktor - Faktor Yang Memengaruhi Produksi Jagung Di Kecamatan Tanah Jawa Kabupaten Simalungun
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis dan mengkaji secara mendalam serta untuk lebih memahami pengaruh lahan, tenaga kerja, varietas benih, pupuk dan obat-obatan terhadap produksi jagung di Kecamatan Tanah Jawa Kabupaten Simalungun. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei dengan teknik regresi berganda bersifat kuantitatif dan merupakan kausal-komparatif. Sampel dalam penelitian ini adalah petani jagung sebanyak 164 orang. Dalam tahapan analisis data, peniliti memanfaatkan bantuan komputer menggunakan program SPSS 21. Untuk melihat bagaimana pengaruh lahan, tenaga kerja, varietas benih, pupuk dan obat-obatan terhadap produksi jagung dipakai persamaan regresi linier ganda. Hasil analisis dengan menggunakan model persamaan regresi menunjukkan angka positif, berarti secara simultan lahan, tenaga kerja, varietas benih, pupuk dan obat-obatan secara positif dan signifikan berpengaruh terhadap produksi jagung di Kecamatan Tanah Jawa Kabupaten Simalungun. Produksi jagung masih dapat ditingkatkan dengan meningkatkan faktor-faktor produksi baik secara bersamaan maupun secara parsial sehingga diharapkan kepada pihak-pihak terkait agar mengolah dan membuat proporsi penggunaan faktor-faktor produksi yang proporsional, dengan demikian usahatani jagung yang dijalankan bisa berada pada constant return to scale, sehingga target swasembada jagung bisa tercapai
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 | 0.005 |
| 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 | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".