ARAHAN DAN STRATEGI PENGEMBANGAN LAHAN SAWAH DI WILAYAH PESISIR PROVINSI KALIMANTAN BARAT
Bibliographic record
Abstract
Wilayah Pengembangan (WP) Pesisir merupakan sentra produksi beras bahkan penyuplai untuk tiga WP lainnya di Provinsi Kalimantan Barat. Pada tahun 2015, penduduk di WP Pesisir diperkirakan 2.29 juta jiwa. Bila terjadi konversi lahan basah 30,000 ha tahun-1 dan tanpa penambahan luas lahan baku sawah, ada indikasi berkurangnya suplai beras diluar WP Pesisir dan tahun 2016 bahkan mengalami defisit beras. Oleh karena itu, diperlukan arahan yang komprehensif dan strategi untuk pengembangan sawah sawah. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi lahan potensial, (2) menentukan keunggulan komparatif dan kompetitif, (3) menentukan tipologi lahan dan klaster, dan (4) menyusun arah secara spasial dan strategi untuk pengembangan sawah lahan basah di WP Pesisir. Hasil analisis spasial diperoleh luasan lahan potensial 411,950 ha untuk pengembangan padi sawah dari 5,664,580 ha luas total WP Pesisir. Berdasarkan analisis LQ dan SSA ada lima dari tujuh kabupaten/kota sebagai wilayah basis pertanian padi, sedangkan analisis tipologi membentuk tiga klaster wilayah. Keseluruhan hasil analisis menunjukkan bahwa Kabupaten Sambas dan Kabupaten Kubu Raya adalah Kabupaten yang paling besar luas lahan potensialnya disusul oleh Kota, merupakan wilayah basis unggulan dan aktivitas pertaniannya yang sudah berkembang sehingga paling diprioritaskan untuk pengembangan kawasan padi sawah.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".