STRATEGI PENGEMBANGAN USAHA AGROINDUSTRI OPAK KETAN DI KABUPATEN TASIKMALAYA (STUDI KASUS DI DUSUN CIPERTANI DESA KARANGMEKAR KECAMATAN KARANGNUNGGAL)
Bibliographic record
Abstract
Opak ketan adalah sejenis makanan kecil yang terbuat dari bahan yang mengandung pati cukup tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui : (1) mengetahui faktor kekuatan dan kelemahan apa saja yang ada didalam pengembangan usaha agroindustri opak ketan di Dusun Cipertani, Desa Karangmekar, Kecamatan Karangnunggal, (2) mengetahui faktor peluang dan ancaman apa saja yang ada didalam pengembangan usaha agroindustri opak ketan di Dusun Cipertani, Desa Karangmekar, Kecamatan Karangnunggal, (3) menentukan strategi yang tepat dalam upaya pengembangan usaha agroindustri opak ketan di Dusun Cipertani, Desa Karangmekar, Kecamatan Karangnunggal. Metode penelitian yang digunakam dalam penelitian ini adalah studi kasus. Data yang diperoleh terdiri dari data primer dan data sekunder. Sampel pada penelitian ini yaitu pemilik usaha agroindustri opak ketan dipilih dengan cara purposive sampling dengan pertimbangan bahwa pemilik agroindustri opak ketan sudah lama berdiri sejak tahun 2004 dan pelopor usaha opak ketan di Dusun Cipertani. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa strategi pengembangan usaha agroindusti opak ketan yang dapat dilakukan adalah strategi SO yang mana agroindustri dapat meningkatkan pangsa pasar hingga keluar daerah Mempertahankan kualitas produk dan menjaga produk pangan lokal , yang sesuai dengan posisi kuadran I agresif
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.009 | 0.002 |
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".