Peranan Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL) dalam Program Sekolah Lapang Penerapan Inovasi Teknologi Pertanian (SL-PITP) di Kabupaten Pringsewu
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Peranan penyuluh pertanian cukup penting dalam mencapai keberhasilan suatu program dalam mengoptimalkan kesejahteraan petani. Tujuan dilakukannya penelitian untuk melihat peranan penyuluh pertanian dalam program SL-PITP di Desa Parerejo Kecamatan Gadingrejo Kabupaten Pringsewu. Penentuan tempat penelitian ditentukan secara purpossive (sengaja) dengan alasan dan peninjaun bahwa Kabupaten Pringsewu merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Lampung yang mendapatkan program SL-PITP dan mempunyai hasil produksi padi yang cukup tinggi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2022. Pemilihan jumlah sampel diterapkan dengan metode slovin, dimana hasilnya mendapatkan 76 responden. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder. Metode Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Peranan penyuluh pertanian sebagai Edukator, Motivator, Fasilitator, Komunikator, dan Innovator dalam program SL-PITP dapat dikategorikan sangat berperan dalam mendukung program SL-PITP. Artinya penyuluh pertanian telah mendidik petani baik menambah pengetahuan petani maupun keterampilan petani, mendorong petani untuk mengikuti kegiatan SL-PITP, membantu petani mendapatkan alat pembuatan pupuk organik, menyampaikan informasi kepada petani, serta memberikan ide-ide atau gagasan terbaru dan memberikan informasi terbaru terkait program SL-PITP.
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.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it