Pengaruh Koperasi Kredit (Credit Union/ CU) Terhadap Kehidupan Sosial Ekonomi Petani (Studi Kasus: Petani Kelapa Sawit anggota CU Harta Kecamatan Selesai Kabupaten Langkat)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertutujan untuk mengetahui pengaruh Koperasi Kredit ( CU ) \nterhadap kehidupan sosial ekonomi petani anggota Koperasi Kredit ( CU ). \nPenelitian ini dilakukan dengan mengambil sampel sebanyak 30 orang anggota \nCU dan 30 orang bukan anggota CU yang mata pencaharian utamanya adalah bertani \nkelapa sawit. Pengambilan sampel dilakukan dengan cara simpel random sampling. Dari hasil analisis tabulasi sederhana dan uji beda rata-rata maka diperoleh hasil \nsebagai berikut: \nRencana penggunaan kredit yang dicantumkan petani anggota CU pada saat \nmengajukan pinjaman terutama untuk biaya sekolah tidak sesuai dengan \nrealisasi penggunaannya, dari 36 juta kredit yang diajukan oleh petani anggota \nhanya 13.8 juta ( 38.8 % ) yang digunakan untuk biaya sekolah sementara \nsisanya 22.2 juta ( 6 1.7 % ) terbagi untuk biaya kesehatan ( 9.2 juta ) dan \nperbaikan rumah ( 16 juta ) yang tidak ada dalam rencana pengajuan kredit. \nSementara rencana kredit untuk usahatani bisa dikatakan sesuai dengan rencana, \nkarena dari 62.5 juta kredit yang diajukan terealisasi 59.5 juta ( 95.2 % ).
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 | 0.002 |
| 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) | 0.025 | 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".