Strategi Dinas Pertanian Kota Padang Dalam Pelaksanaan Peningkatan Produksi Pertanian Melalui Program Jajar Legowo
Bibliographic record
Abstract
Pertanian merupakan hal yang penting bagi suatu Negara, maupun suatu daerah. Kota Padang memiliki masalah di bidang pertanian yaitu berkurangnya lahan sawah yang berubah alih fungsi lahan, sehingga hal ini berdampak pada produksi pertanian. Untuk mengatasi hal itu, Dinas Pertanian Kota Padang melakukan beberapa strategi, salah satunya melalui Program Jajar Legowo. Program ini merupakan upaya Dinas Pertanian dalam melakukan peningkatan hasil produksi padi serta meningkatkan kesejahteraan masyarakat petani. Program ini berpedoman kepada Peraturan Menteri 131/OT.140/12/2014 tentang Program Jajar Legowo. \nTeori yang digunakan dalam penelitian ini adalah Teori Koteen, yang mempunyai empat variabel yaitu strategi organisasi, strategi program, strategi sumber daya, strategi kelembagaan. Teknik pengumpulan data menggunakan teknik wawancara dan dokumentasi, sedangkan teknik keabsahan data menggunakan triangulasi sumber. \nKesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa Strategi Dinas Pertanian Kota Padang dalam Peningkatan Produksi Pertanian Melalui Program Jajar Legowo sudah berjalan baik, walaupun lahan sawah yang semakin sempit. Tetapi juga masih ada masalah di dalam pelaksanaan Program Jajar Legowo. Yaitu belum optimalnya penggunaan bantuan SAPRODI oleh para petani, hal ini disebabkan oleh para petani yang menyalahgunakan bantuan SAPRODI dari Dinas Pertanian Kota Padang.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.013 |
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".