POTENSI LAHAN UNTUK KOLAM IKAN DI KABUPATEN CIANJUR BERDASARKAN ANALISIS KESESUAIAN LAHAN MULTI KRITERIA
Notice bibliographique
Résumé
Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang potensial untuk pengembangan budidaya ikan air tawar. Sampai saat ini, proporsi terbesar dari total produksi ikan berasal dari Keramba Jaring Apung (KJA) Waduk Cirata. Waduk Cirata saat ini sudah dan sedang mengalami penurunan kualitas sehingga mengurangi produksi ikan Kabupaten Cianjur. Oleh karena itu, diperlukan alternatif cara pemeliharaan ikan selain KJA. Salah satunya adalah kolam. Informasi mengenai wilayah yang berpotensi untuk lokasi budidaya ikan merupakan faktor penting dalam pengembangan perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tingkat kesesuaian lahan untuk kolam. Penentuan kesesuaian lahan dilakukan dengan aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Evaluasi Multi-kriteria (Multi Criteria Evaluation, MCE). Hasil analisis kesesuaian lahan menunjukkan lokasi yang sesuai untuk kolam seluas 86,511 ha (23.9% dari total luas wilayah). Hasil analisis terhadap lahan yang sesuai, lokasi yang tersedia seluas 74,062 ha (20.5%) dan yang tidak tersedia seluas 12,449 ha (3.44%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan lahan untuk kolam masih mungkin dilakukan di Kabupaten Cianju
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».