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Enregistrement W7117856566

HUBUNGAN ANTARA PEMANFAATAN INTERNET DAN PEMENUHANINFORMASI PERTANIAN OLEH PETANI KOPI DI DESA GIHAMKECAMATAN SEKINCAU KABUPATEN LAMPUNG BARAT

2025· other· W7117856566 sur OpenAlexaboutno aff
Rahayu Winengsih Sri

Notice bibliographique

RevueDigilib Repository Unila (Lampung University) · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureInternet of ThingsQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sektor pertanian merupakan salah satu pilar utama pertumbuhan ekonomi daerah Lampung. Kontribusi sektor pertanian merupakan penyumbang Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terbesar di Provinsi Lampung dibandingkan sektor lainnya dengan kontribusi sebesar 23,78 persen dari total PDRB pada Triwulan I-2024 (BPS Provinsi Lampung 2024). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pemanfaatan internet dengan pemenuhan informasi pertanian oleh petani kopi di Desa Giham, Kecamatan Sekincau, Kabupaten Lampung Barat. Pemanfaatan internet menjadi kunci dalam mengakses informasi terkait budidaya, pemasaran, serta inovasi pertanian, namun belum dimaksimalkan secara menyeluruh oleh petani. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei dan teknik pengambilan sampel purposive. Responden dipilih berdasarkan kriteria sebagai petani kopi yang aktif menggunakan internet. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan uji korelasi Rank Spearman. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara faktor-faktor seperti tingkat pendidikan formal, kekosmopolitanan, intensitas penggunaan internet, dan persepsi terhadap pemanfaatan internet, dengan tingkat pemanfaatan internet oleh petani. Penelitian ini merekomendasikan pentingnya penguatan literasi digital dan infrastruktur teknologi informasi untuk meningkatkan efektivitas pertanian di wilayah perdesaan. Kata kunci: Pemanfaatan internet, petani kopi, informasi pertanian The agricultural sector is one of the main pillars of economic growth in the Lampung region. The contribution of the agricultural sector is the largest contributor to the Gross Regional Domestic Product (GRDP) in Lampung Province compared to other sectors, with a contribution of 23.78 percent of the total GRDP in the first quarter of 2024 (BPS Lampung Province, 2024). This study aims to analyze the relationship between internet utilization and the fulfillment of agricultural information among coffee farmers in Giham Village, Sekincau District, West Lampung Regency. Internet utilization plays a key role in accessing information related to cultivation, marketing, and agricultural innovations; however, it has not been fully optimized by farmers. This research uses a quantitative approach with a survey method and purposive sampling technique. Respondents were selected based on the criteria of being coffee farmers who actively use the internet. Data were analyzed using descriptive statistics and Spearman Rank correlation tests. The results of the study indicate a significant relationship between factors such as formal education level, cosmopolitanism, internet usage intensity, and perceptions of internet utilization, with the level of internet use among farmers. This study recommends strengthening digital literacy and information technology infrastructure to improve agricultural effectiveness in rural areas. Keywords: Internet utilization, coffee farmers, agricultural information

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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