Potensi Ekonomi Kabupaten Dan Kota Di Provinsi Sumatera Utara
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh adanya fenomena potensi unggulan serta klasifikasi daerah kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara belum teridentifikasi dan dimanfaatkan secara optimal untuk pengembangan pembangunan. Studi ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis sektor - sektor basis / unggulan yang mempunyai keunggulan kompetitif dan spesialisasi di masing - masing kabupaten/kota, serta menentukan tipologi daerah dan prioritas sektor basis guna pengembangan pembangunan kabupaten / kota. Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam kurun waktu tahun 2011 - 2016. Data bersumber dari BPS Provinsi, BPS kabupaten/kota. Serta Bappeda Provinsi Sumatera Utara. Model analisis yang digunakan yakni Analisis LQ, Shift - Share, Tipologi Klassen serta Model Rasio Pertumbuhan (MRP). Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa kabupaten/kota mempunyai potensi masing - masing sesuai dengan kondisinya. Sektor Petanian, Sektor pertambangan dan penggalian, sektor Industri pengolahan serta sektor jasa - jasa merupakan sektor basis yang dominan di Provinsi Sumatera Utara karena 3 Kabupatennya mempunyai basis/unggulan di sektor ini; sedangkan sektor lainnya bervariasi khusus sektor listrik, gas dan air bersih serta sektor pengangkutan dan komunikasi hanya dimiliki Kota Medan sekaligus sebagai Kota yang paling banyak memiliki sektor basis sama seperti Kabupaten Asahan (5 Sektor basis). Kota Medan masuk dalam Tipologi daerah cepat maju dan cepat tumbuh. Kemudian Kabupaten Asahan yang masuk dalam Tipologi daerah berkembang cepat. Tiga kabupaten lainnya masuk dalam tipologi daerah relative tertinggal. Dari hasil analisis LQ, Shift-Share, Tipologi daerah dan pertumbuhan sektoral dapat ditentukan kabupaten/kota yang menjadi prioritas pengembangan sektor - sektor unggulan yang dimiliki. Kota Medan dan Kabupaten Toba Samosir mempunyai prioritas pertama untuk pengembangan wilayah atas semua sektor basis yang dimilikinya
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 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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 teacher head, 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".