FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR KENTANG INDONESIA DARI AUSTRALIA PERIODE 2000-2013
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK \nDi Indonesia, varietas kentang yang banyak ditanam petani adalah Granola yang lebih cocok diolah untuk masakan sayur berkuah, sedangkan peningkatan konsumsi akan kentang terjadi pada varietas Atlantis yang mana varietas ini merupakan untuk kebutuhan kentang olahan seperti chips dan french fries. Selama ini Indonesia belum berhasil mengembangkan kentang Atlantis, sehingga untuk memenuhi permintaan tersebut dilakukan impor dari Australia. Berkaitan dengan itu penulis tertarik untuk meneliti sejauh mana volume impor kentang Indonesia dari Australia, beserta faktor-faktor yang mempengaruhinya. \nPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh harga kentang Australia (HKA), harga kentang Canada (HKC), produk domestik bruto (PDB) dan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika (KURS) terhadap volume impor kentang Indonesia (VIKI). Metode analisis yang digunakan adalah Ordinary Least Square (OLS) dan analisis Trend dengan data time series selama periode 2000-2013. \nHasil penelitian menunjukkan bahwa harga kentang Australia memiliki hubungan negatif dan signifikan terhadap volume impor kentang Indonesia dari Australia. Produk domestik bruto memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap volume impor kentang Indonesia. Harga Kentang Canada dan Kurs memiliki hubungan positif dan signifikan berdasarkan F-statistik terhadap volume impor kentang Indonesia dari Australia. \nKata Kunci : Volume impor kentang Indonesia dari Australia, harga kentang Australia, produk domestik bruto, harga kentang Canada dan kurs
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".