Daya Dukung Bahan Baku Industri dan UMKM Berbasis Potensi Stok pada Wilayah Pengelolaan Perikanan
Notice bibliographique
Résumé
Kebijakan pemerintah dalam pengelolaan perikanan berbasis Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) termasuk pada pengolahan yang menyangkut bahan baku. Potensi stok ikan lestari (maximum sustainable yield) merupakan potensi yang siap produksi sebagai konsumsi dan bahan baku olahan industri pengolahan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besaran stok yang tersedia di setiap WPP sebagai indikator daya dukung bahan baku untuk industri perikanan. Penelitian yang dilaksanakan tahun 2016 ini menggunakan data series 2010-2015 untuk pendugaan kapasitas bahan baku UMKM, dan data 2015-2016 untuk data kapasitas kebutuhan industri. Analisis mencakup ketersediaan bahan baku (stok pada MSY), kebutuhan bahan baku, dan daya dukung terhadap industri secara berkelanjutan dalam setahun. Daerah dengan potensi bahan baku tertinggi adalah WPP 718 yang mampu menopang lebih dari 600 UMKM, dan Industri. Rasio kebutuhan bahan baku industri 34,85% dan UMKM 65,15% dengan total bahan baku 5,05 juta ton. Potensi stok pada MSY sebesar 80% dari stok mampu mendukung 80 industri dan 3031 unit UMKM (total 3111 unit) usaha pengolahan ikan. Jumlah ini lebih rendah dari kondisi saat ini, dimana ada 650 lebih unit Industri, 6350 lebih unit UMKM. Artinya jumlah bahan baku yang tersedia tidak mencukupi untuk mendukung industri yang ada. Untuk menjamin tersedianya stok pada tiap WPP ke depan perlu perencanaan yang lebih baik. Strategi yang dapat dipilih adalah melakukan rasionalisasi industri, bukan impor ikan atau memperkuat sumber bahan baku dari budi daya ikan laut dan air tawar.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».