Daya Dukung Bahan Baku Industri dan UMKM Berbasis Potensi Stok pada Wilayah Pengelolaan Perikanan
Bibliographic record
Abstract
Kebijakan pemerintah dalam pengelolaan perikanan berbasis Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) termasuk pada pengolahan yang menyangkut bahan baku. Potensi stok ikan lestari (maximum sustainable yield) merupakan potensi yang siap produksi sebagai konsumsi dan bahan baku olahan industri pengolahan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besaran stok yang tersedia di setiap WPP sebagai indikator daya dukung bahan baku untuk industri perikanan. Penelitian yang dilaksanakan tahun 2016 ini menggunakan data series 2010-2015 untuk pendugaan kapasitas bahan baku UMKM, dan data 2015-2016 untuk data kapasitas kebutuhan industri. Analisis mencakup ketersediaan bahan baku (stok pada MSY), kebutuhan bahan baku, dan daya dukung terhadap industri secara berkelanjutan dalam setahun. Daerah dengan potensi bahan baku tertinggi adalah WPP 718 yang mampu menopang lebih dari 600 UMKM, dan Industri. Rasio kebutuhan bahan baku industri 34,85% dan UMKM 65,15% dengan total bahan baku 5,05 juta ton. Potensi stok pada MSY sebesar 80% dari stok mampu mendukung 80 industri dan 3031 unit UMKM (total 3111 unit) usaha pengolahan ikan. Jumlah ini lebih rendah dari kondisi saat ini, dimana ada 650 lebih unit Industri, 6350 lebih unit UMKM. Artinya jumlah bahan baku yang tersedia tidak mencukupi untuk mendukung industri yang ada. Untuk menjamin tersedianya stok pada tiap WPP ke depan perlu perencanaan yang lebih baik. Strategi yang dapat dipilih adalah melakukan rasionalisasi industri, bukan impor ikan atau memperkuat sumber bahan baku dari budi daya ikan laut dan air tawar.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".