Analisis penerapan teknologi pertanian dalam sistem budidaya tanaman pangan untuk peningkatan produksi dan pendapatan usahatani di Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan (Pangkep)
Notice bibliographique
Résumé
Pengembangan tanaman pangan di Provinsi Sulawesi Selatan khususnya di wilayah Kabupaten Pangkep masih perlu ditingkatkan untuk memperkuat ketahanan pangannya dengan memanfaatkan lahan yang tersedia dengan optimal agar status ketahanan pangan saat ini dapat ditingkatkan dari kategori tahan menjadi sangat tahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik sumber daya petani serta menganalisis penerapan penggunaan teknologi (pola tanam, luas lahan, mekanisasi, penggunaan pupuk dan pestisida) dalam sistem budidaya tanaman pangan yang dapat mendorong peningkatan produksi serta pendapatan usahatani masyarakat di Kabupaten Pangkep. Penelitian ini dilaksanakan di Desa Kanaungan dan Desa Bara Batu Kecamatan Labbakkang Kabupaten Pangkajene Kepulauan, pada Agustus hingga Desember 2024. Lokasi penelitian dipilih secara purposive sebagai wilayah usaha tani komoditas tanaman pangan. Metode pengumpulan data adalah observasi dan wawacara untuk memperoleh data primer responden menggunakan daftar pertanyaan terstruktur (kuesioner) yang ditabulasi dan diuraikan secara deskriptif. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan variabel bebas (X) meliputi faktor produksi (luas lahan) dan penerapan beberapa teknologi budidaya, terhadap produksi usaha tani tanaman pangan sebagai variabel dependen (Y). Hasil penelitian menunjukkan masyarakat dengan usia produktif mendominasi pelaku usaha tani (91.67%) tanaman pangan di Kabupaten Pangkep dengan latar belakang pendidikan dasar hingga menengah menjadi faktor pembatas penerapan inovasi teknologi budidaya. Hasil analisis regresi menunjukkan faktor luas lahan secara tunggal maupun bersama beberapa variabel penerapan teknologi secara simultan berpengaruh nyata terhadap jumlah produksi. Nilai koefisien regresi memperlihatkan setiap penambahan nilai variabel luas lahan, penggunaan alsintan dan pupuk menaikkan produksi usahatani tanaman pangan. Produksi 5 ton per musim tanam yang dicapai masyarakat masih diharapkan dapat ditingkatkan lagi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».