Tingkat Penerapan Pengendalian Penyakit Mosaik Kuning Kacang Hijau Pada Petani Kacang Hijau Di Desa Bendungan Kecamatan Kuwarasan Kabupaten Kebumen
Bibliographic record
Abstract
Kendala teknis yang dihadapi petani kacang hijau salah satunya yaitu serangan organisme pengganggu tanaman (OPT) baik berupa hama, penyakit, maupun gulma. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui inovasi, sasaran, cara pengambilan keputusan, saluran komunikasi, dan penyuluh pertanian pada pada penerapan pengendalian penyakit mosaik kuning kacang hijau pada petani kacang hijau. Penelitian dilaksanakan mulai 10 Juni 2022 sampai 1 Agustus 2023 di Desa Bendungan, Kecamatan Kuwarasan, Kabupaten Kebumen. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan sampel sebanyak 30 orang yang berasal dari Kelompok Tani Mekar Jaya I dan Mekar Jaya I. Hasil penelitian menunjukan penerapan pengendalian penyakit mosaik kuning kacang hijau pada aspek inovasi memiliki kategori sedang dengan persentase 64,07%, aspek sasaran memiliki kategori sedang dengan persentase 62,70%, aspek cara pengambilan keputusan memiliki kategori sedang dengan persentase 67,78%, aspek saluran komunikasi memiliki kategori sedang dengan persentase 66,67%, dan aspek penyuluh pertanian memiliki kategori tinggi dengan persentase 85,93%. Pemberdayaan dilakukan untuk meningkatkan perilaku petani dalam mengambil keputusan pengendalian penyakit mozaik kacang hijau. Penyuluhan yang dilakukan mampu meningkatkan pengetahuan dan sikap petani dalam mengendalikam penyakit mozaik kuning sebesar 39,45 dan 36,33 %.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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".