Pengaruh Luas Area Keramba Jaring Apung Dan Jumlah Pakan Terhadap Produktivitas Ikan Mas Di Kecamatan Horison Kabupaten Simalungun
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh luas area keramba jarring apung dan jumlah pakan ikan terhadap produksi ikan mas di Haranggaol Horison. Populasi dalam penelitian ini adalah meliputi seluruh petani budidaya penggemukan ikan mas di Kecamatan Haranggaol Horisan yang berjumlah 345 petani keramba yaitu yang berlokasi di Kecamatan Haranggaol Horisan. Sampel dalam penelitian ini adalah keseluruhan dari populasi penelitian yaitu sebanyak 345 x 20 % = 69 petani keramba. Hasil penelitian menunjukkan upaya peningkatan penghasilan dilakukan dengan meningkatkan produksi melalui budidaya penggemukan ikan mas, mengingat nilai harga jual yang cukup tinggi serta masih sangat terbukanya pasar untuk konsumsi komoditi ini. Jumlah keramba yang dimanfaatkan untuk budidaya juga relatif tinggi yaitu berkisar antara 5 - 20 buah keramba untuk masing-masing petani, dimana untuk masing - masing keramba memiliki luas antara 2 – 3 m2.Luas area keramba jarring apung dan jumlah pakan berpengaruh signifikan terhadap produksi ikan mas di Kecamatan Haranggaol. Pembahasan penelitian antara lain upaya peningkatan produksi ikan mas, maka strategi kebijakan pengembangan budidaya ikan mas hendaknya dilakukan dengan pendekatan ekstensifikasi melalui peningkatan pemanfaatan lingkungan yang efisien dan tidak merusak lingkungan akibat pemberian jumlah pakan yang tidak sesuai karena dapat merusa kualitas air udara, suhu dan perkembangan ikan kedepannya. Perlu diberikan pelatihan dan penyuluhan yang intensif mengenai tata cara budidaya ikan secara optimal dari dinas atau instansi terkait mengingat mayoritas pembudidaya mempunyai latar belakang pendidikan yang relatif masih rendah sehingga diperoleh peningkatan pemahaman akan budidaya ikan mas. Hal ini membuktikan bahwa usaha budidaya penggemukan ikan mas masih cukup menguntungkan
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".