KELAYAKAN PENGEMBANGAN PENGOLAHAN BANDENG PADA INDUSTRI KECIL DI KELURAHAN GEBANG KECAMATAN SIDOARJO
Bibliographic record
Abstract
Usaha bandeng Bapak Norbert memiliki potensi untuk dikembangkan sehingga tidak hanya dijual dalam keadaan segar tetapi juga diolah menjadi produk lain yang memiliki nilai tambah. Abmas ini bertujuan untuk menganalisis prospek pengembangan pengolahan bandeng di Kelurahan Gebang, Kecamatan Sidoarjo. Metode pengambilan dilakukan secara purposive sampling. Analisis nilai ekonomi digunakan untuk memperkirakan nilai ekonomi total dari usaha pengolahan bandeng presto yang akan diolah dengan alat tepat guna. Alat tepat guna bandeng presto tersebut digunakan untuk mengetahui apakah jenis usaha pengolahan bandeng presto bisa berproduksi secara maksimal dengan citra rasa yang khas. Hasil abmas ini menunjukkan bahwa produk bandeng yang berkembang di Kelurahan Gebang, Kecamatan Sidoarjo yaitu bandeng presto / bandeng tanpa duri. Analisis kelayakan dilakukan untuk menunjukkan bahwa usaha pengolahan bandeng di Kelurahan Gebang, Kecamatan Sidoarjo layak untuk dikembangkan. Hal ini menunjukkan nilai produksi bandeng presto yang dihasilkan dengan alat tepat guna meningkat 30% dari produksi sebelumnya. Strategi pengembangan usaha pengolahan bandeng presto menjadi prioritas pada modalitas dan kriteria pemasaran. Peningkatan kualitas sumber daya manusia dan pengembangan saluran distribusi menjadi strategi prioritas dalam pengembangan usaha pengolahan bandeng di Kelurahan Gebang, Kecamatan Sidoarjo. Kata Kunci : Alat Tepat Guna, Ikan Bandeng, Kriteria Pemasaran, Nilai Tambah
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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; 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".