Analisis Potensi Hutan Rakyat Dalam Mendukung Kabupaten Kuningan Sebagai Kabupaten Konservasi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sebagai kabupaten konservasi, Kabupaten Kuningan tidak bisa memproduksi hasil hutan kayu dalam skala besar karena kondisi hutannya sebagian besar merupakan kawasan konservasi dan hutan produksi terbatas, selain itu berada pada wilayah rawan gerakan tanah. Hal tersebut menyebabkan terjadinya defisit kebutuhan kayu di wilayah ini. Salah satu alternatif untuk memenuhi kebutuhan kayu adalah melalui produksi hutan rakyat. Saat ini produksi hutan rakyat masih rendah tetapi berpotensi besar, untuk itu dibutuhkan perencanaan yang baik. Tujuan penelitian ini adalah: (1) mendapatkan jenis tanaman yang potensial berdasarkan referensi masyarakat dan identifikasi tingkat kelayakan dari pengusahaan hutan rakyat; (2) memetakan kesesuaian dan ketersediaan lahan untuk pengembangan hutan rakyat. Analisis data pada penelitian ini mencakup analisis data spasial berbasis Sistem Informasi Geografi (SIG), analisis finansial, identifikasi jenis tanaman hutan rakyat prioritas menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil penelitian menunjukkan lahan yang sesuai dan tersedia untuk Sengon yaitu seluas 9.173 Ha, Mahoni seluas 9.938 Ha, Afrika seluas 10.687 Ha, dan Jati seluas 10.431 Ha. Analisis finansial menunjukkan bahwa pengusahaan hutan rakyat untuk Sengon, Afrika, dan Jati layak untuk dikembangkan terlihat dari nilai NPV, BCR, dan IRR yang memenuhi kriteria layak walaupun pada tingkat suku bunga yang berbeda, sedangkan untuk Mahoni hanya layak pada suku bunga 7,5%. Arahan jenis tanaman hutan rakyat yaitu, pada bagian utara dan timur untuk sengon (Paraserianthes falcataria) dan Jati (Tectona grandis), bagian barat dan selatan untuk mahoni (Swietenia mahogany) dan Afrika (Maesopsis eminii Engl.)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle