Kompetensi Penyuluh Pertanian Masa Depan (Studi Kasus Di Provinsi Lampung)
Bibliographic record
Abstract
Keberhasilan penyuluh ditentukan oleh kompetensinya dalam menyampaikan informasi yang dibutuhkan petani, baik dalam hal kebijakan pembangunan pertanian, teknologi budidaya, permodalan, harga maupun akses pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) kompetensi penyuluh pertanian yang dibutuhkan di masa depan dan (2) layanan penyuluh pertanian yang diinginkan petani di masa depan. Penelitian dilakukan di Provinsi Lampung pada bulan Desember 2022 sampai Maret 2023. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pendekatan kualitatif. Sampel ditentukan secara purposif, yaitu 7 (tujuh) wilayah administratif yang meliputi 1 (satu) kelembagaan penyuluhan pertanian di Provinsi Lampung dan (6) kelembagann penyuluhan pertanian di kabupaten/ kota. Hasil penelitian adalah: (1) Kompetensi penyuluh pertanian masa depan adalah: penyuluh memiliki minimal 1-2 kompetensi komoditas unggulan sistem agribisnis berkelanjutan, mampu melihat peluang pasar, mengembangkan IPTEK, TIK, rekayasa inovasi dan literasi digital. (2) Penyuluh pertanian masa depan yang diinginkan petani adalah penyuluh yang mampu diikuti oleh petani, memiliki kepribadian dan kinerja yang baik, inovatif, mampu memanfaatkan IPTEK dan TIK, mampu memberikan penyuluhan sesuai kebutuhan petani dan permintaan pasar, mampu memberikan solusi terhadap permasalahan petani, mampu bekerja sama dengan petani, mampu menyampaikan informasi dan teknologi secara jelas dan menarik serta sering terjun ke lapangan mengunjungi petani/kelompok tani binaan Kata kunci: Penyuluhan pertanian, kompetensi, masa depan
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".