ANALISIS KESESUAIAN LAHAN UNTUK PENGEMBANGAN KAWASAN BUDIDAYA IKAN NILA DI KECAMATAN BATURRADEN, KABUPATEN BANYUMAS
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Pengembangan sektor budidaya perikanan, khususnya ikan nila (oreochromis niloticus), menjadi salah satu strategi penting dalam mendukung ketahanan pangan dan peningkatan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Kecamatan Baturraden merupakan wilayah daratan tinggi dengan potensi besar untuk budidaya ikan nila karena ketersediaan sumber air yang stabil, dukungan infrastruktur, dan aktivitas budidaya yang telah berjalan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian lahan untuk pengembangan kawasan budidaya ikan nila dengan pendekatan kuantitatif berbasis SIG. Analisis dilakukan melalui pemetaan kondisi fisik lahan, seperti aksesibilitas, kedekatan dengan sumber air, serta kesesuaian arahan pemanfaatan ruang dalam RTRW Kabupaten Banyumas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa zona selatan memiliki kesesuaian budidaya ikan nila. Beberapa desa dengan tingkat kesesuaian tinggi dan potensial meliputi Desa Purwosari, Kutasari, dan Kemutug Lor. Hasil menunjukkan kawasan budidaya ikan berada dalam zona pemanfaatan ruang kawasan budidaya khususnya zona pertanian lahan basah dan lahan kering yang mencerminkan kecocokan lahan untuk kegiatan perikanan khususnya ikan nila sehingga sesuai dengan arahan dalam RTRW Kabupaten Banyumas. Wilayah ini memiliki keunggulan dalam ketersediaan sumber air dan jaringan jalan kolektor dan lokal. Kata kunci: Kesesuaian Lahan, Ikan Nila, Budidaya, SIG, Perencanaan Ruang.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".