Analisis Penentuan Negara Tujuan Ekspor Kawasan Asia Tenggara dan Asia Selatan dengan Pendekatan Location Quotient
Bibliographic record
Abstract
Negara yang memiliki keunggulan daya saing industri akan memiliki pangsa pasar yang besar di antara negara lain di kawasan tersebut, jika negara tersebut dapat dengan tepat menentukan Negara Tujuan Ekspor (NTE). Namun jika penetapan negara tujuan ekspor kurang tepat, terutama untuk negara yang memiliki keunggulan daya saing produk yang sama, maka produk yang masuk ke akan berkompetisi dengan produk domestik NTE sehingga pangsa pasar tidak optimal. Oleh karena itu, makalah ini bertujuan untuk mempelajari penentuan NTE di suatu kawasan dengan menggunakan metode Location Quotient (LQ), dengan menganalisis penentuan lokalisasi industri suatu jenis produk di kawasan Asia Tenggara dan Selatan berdasarkan LQ. Hasil dari penelitian menunjukkan produksi tanaman dan hewan, dari negara yang diteliti tidak ada yang berpotensi sebagai NTE karena semuanya memiliki LQ > 1 yang mengindikasikan bahwa produksi domestik jauh lebih besar dibandingkan konsumsi domestik. Justru semua negara dalam lingkup penelitian ini akan mengeskpor sebagian kelebihan produksinya. Kamboja (nilai LQ = 0,31), Myanmar (0,51), Vietnam (0,92), India (0,94), dan Filipina (0,96) berpotensi menjadi NTE bagi negara pengekspor yang memiliki keunggulan di industri produk makanan. Bagi negara pengekspor hasil industri kayu dan produk dari kayu, dapat menjadikan Myanmar (0,43), Thailand (0,88), India (0,93), Filipina (0,95), Pakistan (0,98), dan Kamboja (0,99) sebagai NTE. Kamboja (0,24), Myanmar (0,38), Filipina (0,58), Pakistan (0,67), dan Sri Lanka (0,97) berpotensi menjadi NTE bagi negara pengekspor hasil industri bahan kimia dan produk kimia. Bagi negara pengekspor hasil industri furniture, dapat menjadikan Kamboja (0,02), Myanmar (0,32), Filipina (0,36), Thailand (0,66), India (0,98) sebagai NTE. Kegiatan kreatif, seni dan hiburan semua negara dalam lingkup penelitian sangat berpotensi sebagai negara tujuan ekspor dari yang paling potensi adalah Myanmar (0,05), Vietnam (0,07), Pakistan (0,11), Sri Lanka (0,12), Filipina (0,13), Thailand (0,18), India (0,23), dan Kamboja (0,26).
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".