Strategi Pengembangan Agribisnis Jagung Di Kecamatan Gunung Maligas Kabupaten Simalungun
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Simalungun merupakan sentra pertanaman jagung di Provinsi Sumatera Utara dimana salah satu Kecamatan yaitu Kecamatan Gunung Maligas yang merupakan tingkat produktivitasnya diatas rata rata produktivitas Jagung di Kabupaten Simalungun. Jagung mempunyai peran mendukung perekonomian nasional, mengingat fungsinya yang multiguna. Jagung dapat dimanfaatkan untuk pangan, pakan, dan bahan baku industri. Tujuan dari penelitian adalah : untuk menganalisis Strategi Pengembangan Jagung di Kecamatan Gunung Maligas jagung ditinjau dari keadaan finansial di daerah penelitian, menjelaskan informasi strategi pengembangan budidaya jagung, menjelaskan kebijakan yang dilaksanakan guna mendorong pengembangan usaha budidaya jagung. Daerah penelitian ditentukan secara sengaja dengan pertimbangan jumlah produksi. Metode analisis untuk menjelaskan strategi pengembangan usahatani jagung digunakan analisis SWOT. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa : usahatani jagung didaerah penelitian layak untuk diusahakan; strategi usahatani jagung yang perlu dilaksanakan petani adalah strategi, Meningkatkan produksi dengan menggunakan atau mengadopsi tehnologi pertanian yang tepat, meningkatkan potensi lahan dan memanfaatkan bantuan pemerintah untuk peningkatan produksi, melakukan kerjasama dengan pihak industri atau pemerintah, melakukan kerjasama atau kemitraan dengan pihak industri atau pemerintah untuk memperoleh pasar dan pengadaan saprodi
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 teacher head, 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".