Persepsi Petani terhadap Pembuatan Pupuk Organik Cair (POC) (Studi Kasus; Dusun Nanasan, Desa Balesari, Kecamatan Ngajum, Kabupaten Malang)
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengetahui perspepsi petani terhadap pembuatan Pupuk Organik Cair (POC) dan memberikan ketrampilan kepada petani mengenai pembuatan POC yang ramah dengan lingkungan sekitarnya. Kegiatan ini dilakukan di dusun Nanasan, Desa Balesari, Kecamatan Ngajum, Kabupaten Malang. Sebagian penduduk bermata pencaharian sebagai petani jahe, sayur, kopi, selama ini penggunaan pupuk hanya mengandalkan pupuk kimia sintesis. Pada saat ini ketersediaan pupuk kimia bersubsidi sangat dibatasi, ini menjadikan masalah bagi petani di dusun Nanasan. Petani yang mengikuti pelatihan sebanyak 25 orang. Pelatihan ini didampingi oleh bapak Basiri ketua Bengkel Mimpi P4S (Pusat Pelatihan Pertanian Perdesaan Swadaya) Desa Kanigoro, Kademangan. Kegiatan ini meliputi pemberian materi secara offline (langsung) dan kemudian dilanjutkan praktik pembuatan POC yang dilakukan oleh para petani. Persepsi petani dusun Nanasan yang mengikuti pelatihan mulai terbuka dan aktif untuk mempraktikkan sendiri pembuatan POC. Luaran dari kegiatan pengabdian ini yaitu para petani mampu dengan mandiri membuat POC dan tidak ketergantungan dengan pupuk kimia sintesis bersubsidi. Pada hakikatnya dengan menerapkan sistem bertani secara organik maka akan mendapatkan hasil panen yang sehat, berkualitas, dan nilai ekomonis yang tinggi.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".