Pendampingan Penyusunan Perencanaan Produksi Industri Kecil Menengah Petani Rumput Laut di Kabupaten Barru
Bibliographic record
Abstract
Permasalahan yang dihadapi oleh petani rumput laut saat ini adalah pengetahuan dan kemampuan pengolah produk rumput laut pasca panen. Umumnya masyarakat cenderung untuk menjual rumput laut dalam bentuk gelondongan yang kurang memiliki nilai tambah secara ekonomis. Melalui program Pengabdian ini diharapkan masyarakat dapat mengembangkan produk hasil rumput laut sehingga menghasilkan nilai ekonomis yang lebih tinggi. Pada kegiatan pengabdian masyarakat ini dilaksanakan kegiatan pendampingan kepada petani rumput laut dan Industri Kecil Menengah (IKM) di Kabupaten Barru dalam bentuk pelatihan pembuatan produk olahan rumput laut seperti Bakso rumput laut dan nugget rumput laut. Selain itu disampaikan juga materi budidaya rumput laut yang baik, materi perencanaan produksi dan kesehatan dan keselamatan kerja. Pada kegiatan ini juga dilakukan pendampingan IKM yang terpilih dalam hal perencanaan produksi. Target kegiatan melakukan perbaikan metode kerja dan peningkatan kualitas produksi melalui penerapan teknologi pengemasan yang baik dan menarik. memperkenalkan aspek legal usaha produk seperti sertifikat PIRT (Pangan Industri Rumah Tangga) dari dinas kesehatan demikian juga sertifikat halal sehingga produksi bisa masuk ke retail seperti Indomaret dan Alfa. Serta menerapkan teknologi tepat guna untuk beberapa produk yang mempunyai permintaan pasar yang cukup besar sehingga keseluruhan permintaan dapat dipenuhi.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".