Analisis Motivasi Petani Sawit Mandiri Dalam Implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus, Di Kecamatan Muara Batang Toru, Kabupaten Tapanuli Selatan
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menjelaskan tingkat motivasi petani sawit mandiri, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap motivasi petani sawit mandiri dan merumuskan strategi peningkatan motivasi petani sawit mandiri dalam implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus (KBK). Dilaksanakan di Kecamatan Muara Batang Toru, Kabupaten Tapanuli Selatan dengan menggunakan metode survei yang bersifat eksplanasi, analisis data dilakukan dengan pendekatan Structural Equation Modelling (SEM) menggunakan program SmartPls 3.0. Peneliti menemukan: 1) tingkat motivasi petani sawit mandiri dalam implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus sudah menuju baik, sehingga pemanfaatan lahan di kawasan budidaya khusus untuk budidaya kelapa sawit berkelanjutan di lokasi penelitian berproses memberikan manfaat yang optimal; 2) tingkat motivasi petani dipengaruhi secara langsung oleh persepsi dan kapasitas petani serta dipengaruhi secara tidak langsung oleh faktor karakteristik petani, dukungan pihak luar, peran penyuluh dan peran kelompok tani dan 3) usaha peningkatan motivasi petani dapat dilakukan dengan melakukan peningkatan kapasitas dan penguatan persepsi petani terhadap praktek budidaya kelapa sawit berkelanjutan. Dinas Pertanian , Dinas Lingkungan Hidup, Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Tapanuli Selatan disarankan mengintegrasikan Kebijakan Pengelolaan Kawasan Budidaya Khusus kedalam rencana kerja instansi dan memfasilitasi: a) Sekolah Lapang yang terjadwal; b) pembangunan demplot dengan paket teknologi Kelapa Sawit Berkelanjutan dan c) pelaksanaan studi banding untuk petani sawit mandiri.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".