Analisis Risiko Usahatani Padi Sawah Metode System of Rice Intensification (SRI) dan Tanam Benih Langsung (Tabela) di Desa Tonusu Kecamatan Pamona Puselemba
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui risiko usahatani padi sawah metode System of Rice Intensification (SRI) dan tanam benih langsung (Tabela) di Desa Tonusu Kecamatan Pamona Puselemba Kabupaten Poso. Data dikumpulkan melalui survey yang dilaksanakan dalam bentuk pengisian kuisioner dan wawancara dengan subyek penelitian. Sampel sebanyak 20 orang petani padi sawah diambil dengan menggunakan teknik sampling berstrata, masing-masing strata terdiri dari 10 petani yang menerapkan metode tanam SRI dan 10 petani yang menerapkan metode Tabela. Data dianalisis dengan menggunakan analisis pendapatan, analisis perbedaan produksi, penerimaan, biaya produksi, dan pendapatan pada kedua metode tanam, serta analisis risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk petani yang menerapkan metode tanam SRI diperoleh rata-rata produksi sebesar 4 ton/ha/MT, rata-rata penerimaan Rp 16.800.000,-/MT, rata-rata biaya produksi Rp 5.615.550,-/MT, dan rata-rata pendapatan Rp 11.196.450,-/MT. Pada petani yang menerapkan metode Tabela diperoleh rata-rata produksi sebesar 2,19 ton/ha/MT, rata-rata penerimaan Rp 6.200.000,-/MT, rata-rata biaya produksi Rp 2.650.150,-/MT, dan rata-rata pendapatan Rp 3.579.850,-/MT. Hasil uji t 2 sampel independen menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara kedua metode penanaman dalam variabel produksi, penerimaan, biaya produksi, dan pendapatan. Koefisien variasi pendapatan petani yang menerapkan metode Tabela lebih besar dibandingkan dengan pada petani yang menerapkan metode SRI. Hasil uji t 2 sampel independen memperlihatkan bahwa terdapat perbedaan antara kedua nilai koefisien variasi, dengan demikian metode Tabela memiliki risiko yang lebih besar terhadap pendapatan petani dibandingkan dengan metode SRI.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".