4 research outputs found
Pemodelan Keputusan Petani Kelapa Sawit untuk Pemupukan dan Peremajaan dengan Menggunakan Regresi Logistik (Studi Kasus: Kabupaten Labuhanbatu, Labuhanbatu Utara, Labuhanbatu Selatan )
No full textThe decision is a way of selecting a course of action among several alternatives. Decisions or choices made based on the principle of benefits and risks for decision-makers. A choice has to do if an option is the most favorable in comparison to all other alternative options, or it could be due to the selection of the smallest risk compared with other alternatives. This study aims to develop a discrete choice model to predict the decision of oil palm farmers selected for fertilization and replanting. The number of respondents who obtained it as many as 192 farmers gathered using the instrument in the form of a questionnaire binary choice models, Variable fertilizing palm oil, namely: the price of fertilizer, the price of fruit bunches of fresh palm oil, availability of fertilizers, availability of fertilizer supplier, the impact of the application of fertilizers, the age of oil palm plants, fertilizer forgery cases. Variable replanting palm oil, namely: productivity, the price of palm oil, palm oil replanting costs, availability of seeds, seed varieties, seed prices, the availability of government assistance, skill replanting.The analysis was done by: 1. Probit Regression Model. 2.Logit Regression Model, 3. Calculation of Probability (ODDS Ratio) decision by the farmers in fertilization and replanting.The results of this study indicate that: 1. All variables probit no significant effect on the decision by the farmers to fertilization. 2. Variable probit status and ownership status variables significantly influence the decision of oil palm farmers in the replanting. 3.Logit variable the price of fruit bunches of fresh palm oil, the price of fertilizer and fertilizer forgery cases significantly influence the decision of the palm farmer fertilizing. 4. Variable logit availability of government assistance, the variable types of seeds and seed availability significantly influence the decision of oil palm farmers to replanting. 5.The probability farmer fertilizing the experiment-2 with a value of 0.639 with the experimental conditions, namely: Non-Subsidized Fertilizer Prices, Price TBS Palm Rp. 1,350 / kg, fertilizer availability at all times, no fertilizer Availability of suppliers, the impact of fertilizer increased 25%, plant age 9-13 years (teens) and forgery case no fertilizer (0 cases). If the total number of farmers in North Sumatra amounting to 174 753, it can be predicted that the number of farmers who will do the fertilization of 111 668 people. 6. The probability of oil palm farmers to replanting the experiment to 31 with a value of 0.738 with the experimental conditions, namely: Productivity 0 kg / ha, palm oil price Rp. 600 / kg, the cost of replanting with mechanization (Rp.50.000.000 / ha), availability of seeds is easy, the kind of certified quality seeds, price Rp.60.000 seeds / seedlings and the availability of government assistance in the form of seeds, fertilizers and funds replanting. If the total number of farmers in North Sumatra amounting to 174 753, it can be predicted that the number of farmers who will do the replanting of 128 968.Keputusan adalah cara pemilihan suatu jalur tindakan di antara beberapa alternatif yang tersedia. Keputusan atau pilihan dilakukan berdasarkan atas asas manfaat dan resiko bagi pembuat keputusan. Suatu pilihan dilakukan jika pilihan itu paling menguntungkan dibandingkan dengan semua alternatif pilihan yang lain, atau bisa juga karena pilihan itu paling kecil resikonya dibanding dengan alternatif yang lain. Penelitian ini bertujuan membangun model pilihan diskrit untuk memprediksi keputusan petani kelapa sawit yang dipilih untuk pemupukan dan peremajaan. Jumlah responden yang didapat itu sebanyak 192 petani yang dikumpulkan menggunakan instrument berupa kuesioner binary choice model. Variabel pemupukan kelapa sawit, yaitu: harga pupuk, harga TBS kelapa sawit, ketersediaan pupuk, ketersediaan supplier pupuk, dampak dari pemberian pupuk, umur tumbuhan kelapa sawit, pemalsuan pupuk. Variabel peremajan kelapa sawit yaitu: produktivitas, harga kelapa sawit, biaya peremajaan kelapa sawit, ketersediaan bibit, jenis bibit, harga bibit, ketersediaan bantuan pemerintah, skill peremajaan. Analisis yang dilakukan berupa: 1. Probit Model Regression. 2. Logit Model Regression. 3. Perhitungan Probabilitas (ODDS Ratio) keputusan petani kelapa sawit dalam melakukan pemupukan dan peremajaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa: 1. Semua variable probit tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit terhadap pemupukan. 2. Variabel probit status dan variabel status kepemilikan berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit dalam peremajaan. 3. Variabel logit harga TBS kelapa sawit, harga pupuk dan kasus pemalsuan pupuk berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit melakukan pemupukan. 4. Variabel logit ketersedian bantuan pemerintah, variabel jenis bibit dan ketersedian bibit berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit melakukan peremajaan. 5. Probabilitas terbesar petani melakukan pemupukan pada eksperimen ke-2 dengan nilai 0,639 dengan kondisi eksperimen, yaitu:Harga Pupuk Non-Subsidi, Harga TBS Kelapa Sawit Rp. 1.350/ kg, Ketersediaan pupuk sepanjang waktu, Ketersedian supplier pupuk tidak ada, dampak pemberian pupuk terjadi peningkatan 25%, umur tumbuhan 9-13 tahun (remaja) dan kasus pemalsuan pupuk tidak ada (0 kasus). Jika jumlah keseluruhan petani di Sumatra Utara sebesar 174.753, maka dapat diprediksi bahwa jumlah petani yang akan melakukan pemupukan sebesar 111.668 orang. 6. Probabilitas terbesar petani melakukan peremajaan kelapa sawit pada eksperimen ke-31 dengan nilai 0,738 dengan kondisi eksperimen yaitu: Produktivitas 0 kg/ha, Harga kelapa sawit Rp. 600/kg, biaya peremajaan dengan mekanisasi (Rp.50.000.000/ha), ketersediaan bibit mudah, jenis bibit unggul bersertifikasi, harga bibit Rp.60.000/ bibit dan ketersedian bantuan pemerintah berupa bibit, pupuk dan dana peremajaan. Jika jumlah keseluruhan petani di Sumatra Utara sebesar 174.753, maka dapat diprediksi bahwa jumlah petani yang akan melakukan peremajaan sebesar 128.968.131 HalamanSkripsi Sarjan
Pemodelan Keputusan Petani Kelapa Sawit untuk Pemupukan dan Peremajaan dengan Menggunakan Regresi Logistik (Studi Kasus: Kabupaten Labuhanbatu, Labuhanbatu Utara, Labuhanbatu Selatan )
No full textThe decision is a way of selecting a course of action among several alternatives. Decisions or choices made based on the principle of benefits and risks for decision-makers. A choice has to do if an option is the most favorable in comparison to all other alternative options, or it could be due to the selection of the smallest risk compared with other alternatives. This study aims to develop a discrete choice model to predict the decision of oil palm farmers selected for fertilization and replanting. The number of respondents who obtained it as many as 192 farmers gathered using the instrument in the form of a questionnaire binary choice models, Variable fertilizing palm oil, namely: the price of fertilizer, the price of fruit bunches of fresh palm oil, availability of fertilizers, availability of fertilizer supplier, the impact of the application of fertilizers, the age of oil palm plants, fertilizer forgery cases. Variable replanting palm oil, namely: productivity, the price of palm oil, palm oil replanting costs, availability of seeds, seed varieties, seed prices, the availability of government assistance, skill replanting.The analysis was done by: 1. Probit Regression Model. 2.Logit Regression Model, 3. Calculation of Probability (ODDS Ratio) decision by the farmers in fertilization and replanting.The results of this study indicate that: 1. All variables probit no significant effect on the decision by the farmers to fertilization. 2. Variable probit status and ownership status variables significantly influence the decision of oil palm farmers in the replanting. 3.Logit variable the price of fruit bunches of fresh palm oil, the price of fertilizer and fertilizer forgery cases significantly influence the decision of the palm farmer fertilizing. 4. Variable logit availability of government assistance, the variable types of seeds and seed availability significantly influence the decision of oil palm farmers to replanting. 5.The probability farmer fertilizing the experiment-2 with a value of 0.639 with the experimental conditions, namely: Non-Subsidized Fertilizer Prices, Price TBS Palm Rp. 1,350 / kg, fertilizer availability at all times, no fertilizer Availability of suppliers, the impact of fertilizer increased 25%, plant age 9-13 years (teens) and forgery case no fertilizer (0 cases). If the total number of farmers in North Sumatra amounting to 174 753, it can be predicted that the number of farmers who will do the fertilization of 111 668 people. 6. The probability of oil palm farmers to replanting the experiment to 31 with a value of 0.738 with the experimental conditions, namely: Productivity 0 kg / ha, palm oil price Rp. 600 / kg, the cost of replanting with mechanization (Rp.50.000.000 / ha), availability of seeds is easy, the kind of certified quality seeds, price Rp.60.000 seeds / seedlings and the availability of government assistance in the form of seeds, fertilizers and funds replanting. If the total number of farmers in North Sumatra amounting to 174 753, it can be predicted that the number of farmers who will do the replanting of 128 968.Keputusan adalah cara pemilihan suatu jalur tindakan di antara beberapa alternatif yang tersedia. Keputusan atau pilihan dilakukan berdasarkan atas asas manfaat dan resiko bagi pembuat keputusan. Suatu pilihan dilakukan jika pilihan itu paling menguntungkan dibandingkan dengan semua alternatif pilihan yang lain, atau bisa juga karena pilihan itu paling kecil resikonya dibanding dengan alternatif yang lain. Penelitian ini bertujuan membangun model pilihan diskrit untuk memprediksi keputusan petani kelapa sawit yang dipilih untuk pemupukan dan peremajaan. Jumlah responden yang didapat itu sebanyak 192 petani yang dikumpulkan menggunakan instrument berupa kuesioner binary choice model. Variabel pemupukan kelapa sawit, yaitu: harga pupuk, harga TBS kelapa sawit, ketersediaan pupuk, ketersediaan supplier pupuk, dampak dari pemberian pupuk, umur tumbuhan kelapa sawit, pemalsuan pupuk. Variabel peremajan kelapa sawit yaitu: produktivitas, harga kelapa sawit, biaya peremajaan kelapa sawit, ketersediaan bibit, jenis bibit, harga bibit, ketersediaan bantuan pemerintah, skill peremajaan. Analisis yang dilakukan berupa: 1. Probit Model Regression. 2. Logit Model Regression. 3. Perhitungan Probabilitas (ODDS Ratio) keputusan petani kelapa sawit dalam melakukan pemupukan dan peremajaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa: 1. Semua variable probit tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit terhadap pemupukan. 2. Variabel probit status dan variabel status kepemilikan berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit dalam peremajaan. 3. Variabel logit harga TBS kelapa sawit, harga pupuk dan kasus pemalsuan pupuk berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit melakukan pemupukan. 4. Variabel logit ketersedian bantuan pemerintah, variabel jenis bibit dan ketersedian bibit berpengaruh signifikan terhadap keputusan petani kelapa sawit melakukan peremajaan. 5. Probabilitas terbesar petani melakukan pemupukan pada eksperimen ke-2 dengan nilai 0,639 dengan kondisi eksperimen, yaitu:Harga Pupuk Non-Subsidi, Harga TBS Kelapa Sawit Rp. 1.350/ kg, Ketersediaan pupuk sepanjang waktu, Ketersedian supplier pupuk tidak ada, dampak pemberian pupuk terjadi peningkatan 25%, umur tumbuhan 9-13 tahun (remaja) dan kasus pemalsuan pupuk tidak ada (0 kasus). Jika jumlah keseluruhan petani di Sumatra Utara sebesar 174.753, maka dapat diprediksi bahwa jumlah petani yang akan melakukan pemupukan sebesar 111.668 orang. 6. Probabilitas terbesar petani melakukan peremajaan kelapa sawit pada eksperimen ke-31 dengan nilai 0,738 dengan kondisi eksperimen yaitu: Produktivitas 0 kg/ha, Harga kelapa sawit Rp. 600/kg, biaya peremajaan dengan mekanisasi (Rp.50.000.000/ha), ketersediaan bibit mudah, jenis bibit unggul bersertifikasi, harga bibit Rp.60.000/ bibit dan ketersedian bantuan pemerintah berupa bibit, pupuk dan dana peremajaan. Jika jumlah keseluruhan petani di Sumatra Utara sebesar 174.753, maka dapat diprediksi bahwa jumlah petani yang akan melakukan peremajaan sebesar 128.968.131 HalamanSkripsi Sarjan
Respon Pertumbuhan dan Produksi Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq) TM-2 di Lahan Tadah Hujan
No full textALGORITMA ASOSIASI UNTUK MENDAPATKAN POLA MATA KULIAH PILIHAN STIE-GK MUARA BULIAN
No full textIn this study, the authors used the association algorithm to obtain the pattern of taking courses in the electives of STIE-GK Muara Bulian students. The task of data mining is to produce all the rules of association in a transactional table, which has a support value of more than the minimum support. The rule must also have support that is greater than confidence. As for testing the algorithm, the author uses Orange data mining software. The final result of this study is a description of the pattern of taking elective courses that most often occur simultaneously. Based on the discussion in this study, the value of support and confidence with the 2-itemet reference that has the highest value is a combination of Marketing and SKB with 14% support and 18% confidence. Whereas for the 3-itemset reference, there are 4 association rules that meet the minimum support and minimum confidence requirements. It was found that all combinations of the elective courses of Marketing, SKB and HRM had the highest scores, namely 12% support and 85% confidence.Keywords: algorithm, a priori, data mining, courses
