Peranan Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL) dalam Program Sekolah Lapang Penerapan Inovasi Teknologi Pertanian (SL-PITP) di Kabupaten Pringsewu
Notice bibliographique
Résumé
Peranan penyuluh pertanian cukup penting dalam mencapai keberhasilan suatu program dalam mengoptimalkan kesejahteraan petani. Tujuan dilakukannya penelitian untuk melihat peranan penyuluh pertanian dalam program SL-PITP di Desa Parerejo Kecamatan Gadingrejo Kabupaten Pringsewu. Penentuan tempat penelitian ditentukan secara purpossive (sengaja) dengan alasan dan peninjaun bahwa Kabupaten Pringsewu merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Lampung yang mendapatkan program SL-PITP dan mempunyai hasil produksi padi yang cukup tinggi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2022. Pemilihan jumlah sampel diterapkan dengan metode slovin, dimana hasilnya mendapatkan 76 responden. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder. Metode Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Peranan penyuluh pertanian sebagai Edukator, Motivator, Fasilitator, Komunikator, dan Innovator dalam program SL-PITP dapat dikategorikan sangat berperan dalam mendukung program SL-PITP. Artinya penyuluh pertanian telah mendidik petani baik menambah pengetahuan petani maupun keterampilan petani, mendorong petani untuk mengikuti kegiatan SL-PITP, membantu petani mendapatkan alat pembuatan pupuk organik, menyampaikan informasi kepada petani, serta memberikan ide-ide atau gagasan terbaru dan memberikan informasi terbaru terkait program SL-PITP.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,010 |
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 ».