PENGEMBANGAN WILAYAH ACEH BESAR MELALUI SEKTOR UNGGULAN: PERSEPSI STAKEHOLDER
Bibliographic record
Abstract
Salah satu tujuan pengembangan wilayah adalah meningkatkan ekonomi dan mensejahterakan masyarakat. Kabupaten Aceh Besar merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Aceh yang masih belum maju dalam pengembangan wilayahnya jika dibandingkan dengan kota/kabupaten di sekitarnya. Pengembangan wilayah Kabupaten Aceh Besar cukup penting dilakukan terutama memiliki sektor beragam dalam wilayah administratif yang sangat luas yaitu 404,35 Km2. Pengembangan dapat dilakukan melalui sektor unggulan wilayah yang menggambarkan potensi daya saing kompetitif dan spesialisasi dalam lingkup kabupaten. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sektor unggulan daerah Kabupaten Aceh Besar, memetakan potensi dan peluangnya kemudian merekomendasikan pengembangan wilayahnya berdasarkan persepsi stakeholder. Data yang digunakan adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten dan hasil wawancara. Sektor unggulan ditetapkan dalam tiga tahapan analisis sektor ekonomi wilayah yaitu Location Quotient (LQ), Shift Share, dan Klassen Typology. Perumusan strategi didasarkan atas olahan hasil wawancara dan analisis SWOT. Hasil analisis sektor unggulan menunjukkan yang memiliki pertumbuhan serta kontribusi terbesar terhadap PDRB Kabupaten Aceh Besar adalah kontruksi, sektor transportasi dan pergudangan, sektor perdagangan besar dan eceran; reparasi mobil dan motor, sektor informasi dan komunikasi serta sektor real estate. Potensi utamanya adalah lokasinya yang strategis, namun kualitas SDM rendah sebagai kelemahan utamanya. Langkah pengembangan wilayah yang dapat dilakukan adalah membangun tenaga kerja memiliki kualitas kompetensi tinggi, mengembangkan inovasi teknologi BIM (Building Information Modelling), meningkatkan produksi komoditas yang berpotensi dan memiliki nilai jual tinggi, meningkatkan potensi SDM untuk memaksimalkan potensi, melakukan pengembangan sistem transportasi yang terintegrasi dengan transportasi Kota Banda Aceh, meningkatkan pembangunan infrastruktur yang mendukung pengembangan informasi dan komunikasi, dan melakukan pengendalian pembangunan perumahan.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".