Pengendalian Agrokimia Dalam Pertanian Karet Berbasis Pengelolaan Sampah (Pakar Balam): Inovasi CSR PT Pertamina EP Prabumulih Field
Notice bibliographique
Résumé
Penggunaan agrokimia yang berlebihan dalam pertanian karet menimbulkan risiko bagi lingkungan maupun kesehatan petani, terutama akibat penggunaan asam format sebagai penggumpal lateks. Penelitian ini menganalisis Program PAKAR BALAM (Pengendalian Agrokimia dalam Pertanian Karet Berbasis Pengelolaan Sampah), sebuah inisiatif pemberdayaan masyarakat oleh PT Pertamina EP Prabumulih Field. Program ini mengintegrasikan pengelolaan sampah organik dan anorganik melalui sub-program: Mokusaku (produksi cuka kayu), Rindu Resik (daur ulang plastik), dan Muda Bersama (kompos organik). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Mokusaku efektif menggantikan asam format berbahaya dalam proses penggumpalan lateks, sehingga mengurangi risiko kerja bagi petani. Selain itu, pengolahan limbah organik meningkatkan produktivitas pertanian lokal, sedangkan daur ulang plastik mendukung ekonomi sirkular. Berdasarkan analisis Social Return on Investment (SROI), diperoleh nilai sebesar 1,73, yang menunjukkan adanya dampak sosial-ekonomi positif. Nilai Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM) juga tinggi, yakni 86,12% ('Sangat Baik'). Dengan demikian, PAKAR BALAM terbukti sebagai model CSR yang berkelanjutan melalui kombinasi pengelolaan sampah, substitusi agrokimia, dan pemberdayaan masyarakat untuk meningkatkan kesejahteraan petani serta ketahanan lingkungan di Kota Prabumulih.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».