Analisis Komoditas Unggulan Pada Kawasan Subsektor Perkebunan Di Kecamatan Balikpapan Timur
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Berdasarkan RTRW Kota Balikpapan Tahun 2012-2032 bahwa Kecamatan Balikpapan Timur berfungsi sebagai pusat perdagangan dan jasa agro skala kota yang memiliki potensi kawasan peruntukkan pertanian. Subsektor perkebunan memiliki luasan wilayah paling besar dibandingkan yang lain dengan persentase sebesar 50,35% dan menjadi salah satu sektor pertanian yang potensial. Pada nilai produktivitas mengalami penurunan dari tahun 2017 ke 2018 sehingga tujuan dalam penelitian ini menentukan komoditi unggulan pada subsektor perkebunan di Kecamatan Balikpapan Timur menggunakan kriteria komoditi unggulan. Metode analisis yang digunakan adalah analisis LQ, Shift-Share, dan survei primer. Sehingga berdasarkan hasil analisis yang dilakukan dapat diketahui bahwa dari analisis LQ yang termasuk sektor basis adalah komoditi karet, kelapa dalam, kopi robusta, lada, kakao dan kemiri. Dari hasil analisis shift-share komoditi lada termasuk komoditi yang progresif atau pertumbuhan yang maju serta dari hasil bobot kriteria komoditi unggulan dan survei primer bahwa komoditi karet menjadi komoditi unggulan di Subsektor Perkebunan Kawasan Pertanian di Kecamatan Balikpapan Timur. Kata kunci: Subsektor Perkebunan, Kriteria Komoditi Unggulan, Komoditi Unggulan
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.005 |
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 it