ANALISIS HASIL TANGKAP IKAN TONGKOL (Euthynnus Affinis) TERHADAP PEREKONOMIAN NELAYAN DI UPT. PELABUHAN PERIKANAN PANTAI PASONGSONGAN KABUPATEN SUMENEP
Notice bibliographique
Résumé
Telah dilakukan penelitian mengenai analisis hasil tangkap nelayan apakah dapat mempengaruhi perekonomian nelayan dan analisis hasil tangkap ikan tongkol memepengaruhi terhadap perekonomian nelayan di UPT. Pelabuhan Perikanan Pantai Pasongsongan Dusun Lebak Sari Kecamatan Pasongsongan Kabupaten Sumenep Madura Jawa Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil tangkap nelayan dan pendapatan ikan tongkol apakah dapat mempengaruhi perekonomian nelayan di UPT. Pelabuhan Perikanan Pantai Pasongsongan Kabupaten Sumenep. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode analisis regresi logistik dengan menggunakan uji t dan hipotesis. Penelitian menunjukkan bahwa analisis hasil tangkap nelayan dapat mempengaruhi terhadap perekonomian nelayan hasil penelitian dengan pengujian hipotesis dan uji t menunjukkan bahwa untuk pengaruh pendapatan (X1) terhadap perekonomian (Y) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai t hitung 4,695 > t table 2.020, sehingga dapat disimpulkan bahwa H1 diterima yang berarti terdapat pengaruh X1 terhadap Y. Untuk analisis hasil tangkap ikan tongkol terhadap perekonomian nelayan hasil dengan penelitian pengujian hipotesis dan uji t menunjukkan bahwa untuk pengaruh pendapatan (X2) terhadap perekonomian (Y) adalah sebesar 0,003 < 0,05 dan nilai t hitung 19,484 > t table 4.303, sehingga dapat disimpulkan bahwa H1 diterima yang berarti terdapat pengaruh X2 terhadap Y.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».