Respons Petani Terhadap Kegiatan Pemanfaatan Lahan Pekarangan Di Desa Tresnorejo Kecamatan Petanahan Kabupaten Kebumen
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui respons petani dalam pemanfaatan lahan pekarangan di Desa Tresnorejo, Kecamatan Petanahan, Kabupaten Kebumen. Lahan pekarangan yang sempit dapat dimanfaatkan untuk kegiatan budidaya, manfaat yang akan dirasakan dari pemanfaatan lahan pekarangan tersebut adalah dapat mengurangi pengeluaran kebutuhan konsumsi dan gizi sehari- hari karena tidak harus membeli dan hasil produknya dapat dijual sebagai tambahan pendapatan keluarga. Kajian di lakukan pada bulan Maret sampai Juni tahun 2023 dengan menggunakan metode deskriptif. Teknik sampel pada penelitian ini menggunakan teknik random sampling kepada 30 anggota kelompok tani. Data yang digunakan dalam kajian ini yaitu data primer dan data sekunder dengan teknik pengambilan data melalui wawancara menggunakan kuesioner, dan dianalisis menggunakan skala likert. Pengukuran tingkat respons petani menggunakan tiga variabel yaitu pengetahuan (Cognitive), ketertarikan (Affective) dan kemauan (Conative). Berdasarkan hasil kajian data dianalisis dengan cara deskriptif dan berdasarkan skor dikategorikan menjadi tingkat rendah, sedang, dan tinggi. Hasil analisis menunjukan bahwa tingkat pengetahuan sebesar 76% dengan kategori sedang, tingkat ketertarikan sebesar 86% dengan kategori tinggi dan tingkat kemauan sebesar 84% dengan kategori tinggi.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.008 |
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".