POTENSI BIOMASSA TERUBUK (SACCHARUM EDULE HASSKARL) SEBAGAI PAKAN UNTUK PERTAMBAHAN BOBOT BADAN SAPI
Notice bibliographique
Résumé
Selain dikonsumsi sebagai sayuran, terubuk juga mempunyai potensi sebagai pakan. Diharapkan dapat mengatasi kendala utama yang dihadapi petani dalam meningkatkan produktivitas sapi. Ini dapat menjadi salah satu alternatif dalam meningkatkan kesejahteraan petani dengan sistem usahatani terpadu. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi potensi biomassa tanaman terubuk, menganalisis pengaruh pakan dari limbah terubuk terhadap pertambahan bobot badan sapi. Penelitian dilaksanakan di Kecamatan Luwuk Timur Kabupaten Banggai Sulawesi Tengah dan Laboratorium Teknologi Hasil Pertanian Universitas Tadulako Palu. Untuk mengidentifikasi potensi biomassa terubuk yaitu dengan cara menghitung biomassa basah dan kering dengan menghitung luas lahan x jarak tanam x berat segar. Sedangkan analisis laboratorium dilakukan untuk menghitung bahan kering, protein kasar, lemak kasar dan serat kasa. Pertambahan bobot badan sapi dihitung dengan cara menimbang bobot badan sapi sebelum dan setelah pemberian pakan ternak dari terubuk. Hasil penelitian menunjukkan jika ketersediaan limbah terubuk rata-rata sebanyak 11.300 kg/ha maka limbah terubuk mampu memenuhi kebutuhan ternak 4 ekor sapi selama 90 hari. Sedangkan potensi kualitas tanaman terubuk mengandung bahan kering 13%, protein kasar 3,15% dan lemak kasar 1,28% serta mengandung serat kasar 41, 27% dan BETN 42,41%. Pertambahan berat badan ternak sapi yang diberi terubuk sebanyak 7,5 kg pagi dan sore memberikan pertambahan berat badan 0,03 kg/ekor/hari.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».