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Enregistrement W4415459956 · doi:10.29406/jr.v13i2.8225

ANALISIS KESESUAIAN LAHAN UNTUK PENGEMBANGAN KAWASAN BUDIDAYA IKAN NILA DI KECAMATAN BATURRADEN, KABUPATEN BANYUMAS

2025· article· en· W4415459956 sur OpenAlexaff
Dian Sandri, Tri Wahyu Yuliani, Ahmad Amri Nur, Naufal Haidar Ahmada, Revi Aulia Purbandini

Notice bibliographique

RevueJurnal Ruaya Jurnal Penelitian dan Kajian Ilmu Perikanan dan Kelautan · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAK Pengembangan sektor budidaya perikanan, khususnya ikan nila (oreochromis niloticus), menjadi salah satu strategi penting dalam mendukung ketahanan pangan dan peningkatan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Kecamatan Baturraden merupakan wilayah daratan tinggi dengan potensi besar untuk budidaya ikan nila karena ketersediaan sumber air yang stabil, dukungan infrastruktur, dan aktivitas budidaya yang telah berjalan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian lahan untuk pengembangan kawasan budidaya ikan nila dengan pendekatan kuantitatif berbasis SIG. Analisis dilakukan melalui pemetaan kondisi fisik lahan, seperti aksesibilitas, kedekatan dengan sumber air, serta kesesuaian arahan pemanfaatan ruang dalam RTRW Kabupaten Banyumas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa zona selatan memiliki kesesuaian budidaya ikan nila. Beberapa desa dengan tingkat kesesuaian tinggi dan potensial meliputi Desa Purwosari, Kutasari, dan Kemutug Lor. Hasil menunjukkan kawasan budidaya ikan berada dalam zona pemanfaatan ruang kawasan budidaya khususnya zona pertanian lahan basah dan lahan kering yang mencerminkan kecocokan lahan untuk kegiatan perikanan khususnya ikan nila sehingga sesuai dengan arahan dalam RTRW Kabupaten Banyumas. Wilayah ini memiliki keunggulan dalam ketersediaan sumber air dan jaringan jalan kolektor dan lokal. Kata kunci: Kesesuaian Lahan, Ikan Nila, Budidaya, SIG, Perencanaan Ruang.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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