BUSINESS FEASIBILITY ANALYSIS ON FRESH FILLET PRODUCTS GOLDBAND SNAPPER (Pristimoides multidens) PT. MATSYARAJA ARNAWA STAMBHAPURA KUPANG, EAST NUSA TENGGARA
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia, as the largest archipelagic country in the world with a vast water area, has great potential in the fisheries industry. One of the leading products that has the potential to compete in the international market is fish fillets. PT. Matsyaraja Arnawa Stambhapura, which has been engaged in the processing of fishery products since 2017, has exported fresh fillet and frozen fillet products to various countries such as Australia, Singapore, Canada, and America. To ensure the sustainability of its business, a business feasibility study is needed that includes market, technical, human resource, environmental, and financial aspects. This study aims to evaluate investment potential and business feasibility to support optimal business decision making. The purpose of this study is to determine the business feasibility of the company PT. Matsyaraja Arnawa Stambhapura. This research was conducted on February 24 - May 09, 2025. This research was conducted by means of a survey with an internship method with quantitative data sources to analyze financial aspects through certain predetermined indicators. Business analysis obtained at the company PT. Matsyaraja Arnawa Stambhapura is a net profit of IDR 389,539,726, with BEP Unit 100 units, BEP price of IDR 2,035,965, Payback Period of 1.76 months and B/C Ratio of 1.91. So this business is feasible to be established.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».