PENERAPAN TEKNOLOGI BUDIDAYA JENUH AIR UNTUK MENINGKATKAN PENDATAPATAN PETANI KEDELAI HITAM DI KABUPATEN TANJUNG JABUNG TIMUR
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar perubahan pendapatan petani kedelai hitam dengan penerapan teknologi Budidaya Jenuh Air di Kabupaten Tanjung Jabung Timur. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli hingga Oktober 2017.di tiga kecamatan yaitu Kecamatan Berbak, Dendang dan Rantau Rasau. Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder.Data primer diperoleh dari 86 responden yang diambil secara purposive sementara data sekunder diperoleh dari instansi terkait dan beberapa publikasi yang relevan dengan penelitian. Pendapatan dihitung dengan analisis pendapatan yang juga dapat melihat tingkat efisiensi yang dihitung dengan membandingkan penerimaan yang diterima petani dengan biaya yang dikeluarkan. Kelebihan teknologi budidaya jenuh air adalah produksi kedelai hitam yang dihasilkan lebih tinggi dibandingkan dengan produksi dari usahatani konvensional dan teknologi ini sesuai untuk diterapkan di lahan sub optimal seperti lahan pasang surut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pendapatan petani kedelai hitam yang menerapkan teknologi BJA Rp. 2.140.000 lebih tinggi dari pendapatan yang diperoleh dari usahatani konvensional Rp1.810.000. Nilai R/C-Ratio pada budidaya BJA (1,2) lebih kecil dibanding nilai R/C-Ratio pada budidaya kedelai konvensional (1,3).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.028 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".