MétaCan
Menu
Back to cohort

PELATIHAN MANAJEMEN USAHA DAN SOLIALISASI ALAT PEMISAH BIJI SIRSAK PADA KELOMPOK UMKM “TANI HASIL KEBUN” DI PATUK, GUNUNGKIDUL

2024· article· id· W4399654693 on OpenAlexaff
Muhammad Priya Permana, Sidiq Supriyanto

Bibliographic record

VenueJurnal Abdi Insani · 2024
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicSMEs Development and Digital Marketing
Canadian institutionsWiLAN (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Kapanewon Patuk merupakan wilayah bagian dari kabupaten Gunungkidul yang memiliki potensi besar dalam budidaya buah sirsak. Masyarakat selama ini menjual produk langsung ke pasar tradisional. Sehingga penjualan buah sirsak Rp 4.000/ kg yang membuat pendapatan yang tidak seberapa. Untuk mengatasi masalah ini, diusulkan program pengabdian yang berfokus pada pelatihan manajemen SDM dan sosialisasi produksi dengan menggunakan alat pemisah biji sirsak bagi kelompok UMKM "Tani Hasil Kebun". Program ini bertujuan meningkatkan pengetahuan dan keterampilan petani mengolah buah sirsak menjadi produk frozen yang bernilai jual lebih tinggi, meningkatkan efisiensi dan kuantitas produksi melalui penggunaan alat pemisah biji yang dirancang khusus. Metode kegiatan ini meliputi 5 tahap yaitu observasi, identifikasi masalah, pelaksanaan pelatihan, pembuatan SOP dan jobdesk, dan pembuatan desain alat pemisah biji buah sirsak. Hasil dari kegiatan ini menjadikan produktivitas pengolahan buah sirsak menjadi lebih efisien. Estimasi pemisahan biji sirsak yang awalnya membutuhkan 15 menit untuk 1 buahnya menjadi 15 menit untuk setiap 5 kg buah. Selain itu dengan adanya alat ini akan menaikkan harga pasaran dari produk mentah menjadi produk olahan. Berdasarkan hasil dari kegiatan ini, masyarakat menjadi lebih kreatif dalam mengolah hasil panen buah sirsak. Selain itu, kegiatan ini memberikan nilai tambah pada hasil panen sirsak dengan mengubah penjualan sirsak mentah menjadi penjualan produk olahan.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.743
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJurnal Abdi InsaniSame topicSMEs Development and Digital MarketingFrench-language works237,207