Analisis Motivasi Petani Sawit Mandiri Dalam Implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus, Di Kecamatan Muara Batang Toru, Kabupaten Tapanuli Selatan
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini menjelaskan tingkat motivasi petani sawit mandiri, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap motivasi petani sawit mandiri dan merumuskan strategi peningkatan motivasi petani sawit mandiri dalam implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus (KBK). Dilaksanakan di Kecamatan Muara Batang Toru, Kabupaten Tapanuli Selatan dengan menggunakan metode survei yang bersifat eksplanasi, analisis data dilakukan dengan pendekatan Structural Equation Modelling (SEM) menggunakan program SmartPls 3.0. Peneliti menemukan: 1) tingkat motivasi petani sawit mandiri dalam implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus sudah menuju baik, sehingga pemanfaatan lahan di kawasan budidaya khusus untuk budidaya kelapa sawit berkelanjutan di lokasi penelitian berproses memberikan manfaat yang optimal; 2) tingkat motivasi petani dipengaruhi secara langsung oleh persepsi dan kapasitas petani serta dipengaruhi secara tidak langsung oleh faktor karakteristik petani, dukungan pihak luar, peran penyuluh dan peran kelompok tani dan 3) usaha peningkatan motivasi petani dapat dilakukan dengan melakukan peningkatan kapasitas dan penguatan persepsi petani terhadap praktek budidaya kelapa sawit berkelanjutan. Dinas Pertanian , Dinas Lingkungan Hidup, Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Tapanuli Selatan disarankan mengintegrasikan Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus kedalam rencana kerja instansi dan memfasilitasi: a) Sekolah Lapang yang terjadwal; b) pembangunan demplot dengan paket teknologi Kelapa Sawit Berkelanjutan dan c) pelaksanaan studi banding untuk petani sawit mandiri.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».