Minat Petani Dalam Penerapan Pupuk Organik Bokashi Di Desa Gumelar Kecamatan Gumelar Kabupaten Banyumas
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat minat petani dalam penerapan pupuk bokashi kotoran ternak untuk tanaman padi di Desa Gumelar Kecamatan Gumelar Kabupaten Banyumas. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2022 sampai dengan Januari 2023. Metode yang digunakan pada kajian ini adalah metode deskriptif kuantitatif . Metode pengumpulan data penelitian ini menggunakan wawancara, kuesioner, dan obeservasi. Penelitian ini menggunakan 47 sampel petani yang diperoleh secara Proportional Random Sampling dari 7 kelompok tani di Desa Gumelar. Data dianalisis secara deskriptif dan diukur menggunakan skala Likert dengan variabel yaitu kesenangan, ketertarikan, perhatian dan keterlibatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pencapaian pada aspek kesenangan adalah 72,3% yang termasuk pada kategori sedang, tingkat pencapaian pada aspek ketertarikan adalah 70,4% yang termasuk pada kategori sedang, tingkat pencapaian pada aspek perhatian adalah 97,2% yang termasuk pada kategori tinggi, dan tingkat pencapaian pada aspek keterlibatan adalah 68,4% yang termasuk pada kategori sedang. Desain pemberdayaan bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan, sikap, dan keterampilan petani terhadap penggunaan pupuk organik bokashi pada tanaman padi. Hasil pemberdayaan menunjukkan bahwa rata-rata sasaran meningkat 26% pada aspek pengetahuan, 36% pada aspek sikap, dan 44% pada aspek keterampilan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».