PENGEMBANGAN POTENSI EKONOMI KAWASAN PESISIR SEDATI BERBASIS MASYARAKAT
Bibliographic record
Abstract
Kecamatan Sedati merupakan salah satu Kecamatan berpotensi di Kabupaten Sidoarjo. Potensi yang terdapat di Kecamatan Sedati ialah perikanan tangkap dan perikanan tambak. Potensi perikanan memberikan kontribusi terhadap pembangunan ekonomi di Kabupaten Sidoarjo secara umum. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengembangan potensi ekonomi kawasan pesisir Sedati berbasis partisipasi masyarakat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dan kualitatif. Teknik analisis yang digunakan adalah Analisis Skalogram dengan tujuan untuk mengetahui potensi ekonomi, Analisis Partisipasi Masyarakat untuk mengetahui tingkat partisipasi masyarakat dan Analisis SWOT-STEEP untuk menentukan strategi pengembangan potensi ekonomi. Hasil penelitian berdasarkan Analisis Skalogram menunjukkan bahwa Desa Kalanganyar adalah desa yang paling berpotensi dibandingkan desa pesisir lainnya di Kecamatan Sedati untuk potensi perikanan tambak. Hasil analisis partisipasi masyarakat menunjukkan bahwa tingkat partisipasi masyarakat kawasan pesisir Kecamatan Sedati berada pada level 2 Theraphy, yaitu inisiatif datang dari Pemerintah dan hanya satu arah. Hasil dari kombinasi matriks SWOT-STEEP menunjukkan prioritas utama yang harus ditingkatkan yaitu aspek sosial, dengan cara meningkatkan mutu dan kualitas sumber daya manusia masyarakat yang ada di kawasan pesisir Sedati. Kata Kunci : Partisipasi masyarakat, Pesisir, Potensi ekonomi, Skalogram, STEEP-SWOT.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".