Pemanfaatan Limbah Kulit Bawang Merah Menjadi Pupuk Kompos Di Kecamatan Kretek Kabupaten Bantul
Bibliographic record
Abstract
Manfaat utama dari bawang merah yang sebenarnya adalah sebagai bumbu penyedap rasamakanan. Sentra produksi bawang merah di Daerah Istimewa Yogyakarta berada di Kabupaten Bantultepatnya di Kecamatan Kretek. Petani yang tergabung dalam kelompok tani Ngudi Makmur diKecamatan Kretek melakukan proses sortasi untuk bawang merah yang sudah dipanen. Dalam prosessortasi bawang merah tersebut, menghasilkan limbah berupa kulit bawang merah yang selama inihanya dimanfaatkan sebagai pakan ternak atau dibuang begitu saja. Padahal kulit bawang merahtersebut masih mengandung zat gizi yang bermanfaat dan memiliki nilai ekonomi. Kondisi tersebutmenunjukkan masih minimnya pengetahuan petani tentang pengelolaan limbah kulit bawang merah.Berdasarkan analisis situasi tersebut, maka kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untukmeningkatkan pengetahuan dan ketrampilan masyarakat sasaran dalam memanfaatkan limbah kulitbawang merah menjadi pupuk kompos. Adapun metode pelaksanaannya meliputi koordinasi,penyuluhan tentang pemanfaatan limbah kulit bawang merah menjadi pupuk kompos, pelatihan dandemonstrasi tentang teknologi pembuatan pupuk kompos dengan fasilitasi mesin komposter sederhanayang mudah dikuasai dan dikembangkan baik skala rumah tangga maupun kecil di wilayah pedesaan.Masyarakat sasaran sangat antusias mengikuti beberapa tahap kegiatan tersebut. Melalui kegiatan inidiharapkan kesejahteraan masyarakat sasaran dapat meningkat.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.007 |
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".