Aplikasi pupuk organik limbah rumah potong hewan untuk meningkatkan kesuburan tanah dan produktivitas padi
Notice bibliographique
Résumé
Limbah Rumah Potong Hewan (RPH) berpotensi digunakan sebagai pupuk organik. Teknologi yang dapat direkomendasikan untuk pemanfaatan limbah Rumah Potong Hewan adalah pengomposan. Penelitian bertujuan untuk mengkaji pengaruh pupuk organik limbah RPH terhadap kesuburan tanah dan produktivitas padi. Penelitian dilaksanakan di kebun percobaan Fakultas Pertanian Universitas Siliwangi Tasikmalaya dari Mei sampai September 2017. Percobaan menggunakan Rancangan acak kelompok 10 taraf perlakuan diulang 3 kali. Perlakuan kombinasi dosis N,P, K dan pupuk organik (PO), yaitu: A= Dosis N,P,K; B= dosis N,P,K + 2,5 t ha-1 PO; C=Dosis N,P,K + 5 t ha-1 PO; D= Dosis N,P,K + 7,5 t ha-1 PO; E= ¾ dosis N,P,K + 2,5 t ha-1 PO; F= ¾ dosis N,P,K + 5,0 t ha-1 PO; G= ¾ dosis N,P,K + 7,5 t ha-1 PO; H= ½ dosis N,P,K + 2,5 t ha-1 PO; I= ½ dosis N,P,K + 5,0 t ha-1 PO; J= ½ dosis N,P,K + 7,5 t ha-1 PO. Dosis rekomendasi N, P dan K: urea 300 kg ha-1, SP 36 150 kg ha-1, dan KCl 100 kg ha-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi pupuk organik 2,5 t ha-1 dan ¾ dosis N, P dan K menghasilkan gabah lebih tinggi dan meningkatkan kesuburan tanah. Slaughterhouse waste is potential to be used as organic fertilizer. The technology recommended for the usage of slaughterhouse waste is composting. This research was aimed to study effect of organic fertilizer slaughterhouse waste on soil fertility and rice productivity. The research was conducted in the experiment site of Agricultural Faculty, Universitas Siliwangi Tasikmalaya from May to September 2017. Randomized block design was used with ten level treatments and replicated three times. The treatment was combination dosage N,P, K and organic fertilizer (OF), namely : A= (N,P,K recommendation dose), B= (N,P,K dose + 2.5 t ha-1 OF), C= (N,P,K dose + 5 t ha-1 OF), D= (N,P,K dose + 7.5 t ha-1 OF), E= (3/4 dose of N,P,K + 2.5 t ha-1 OF), F= (3/4 dose of N,P,K + 5 t ha-1 OF), G= (3/4 dose of N,P,K + 7.5 t ha-1 OF), H=(1/2 dose of N,P,K + 2.5 t ha-1 OF), I= (1/2 dose of N,P,K + 5 t ha-1 OF), J= ( ½ dose of N,P,K + 7.5 t ha-1 OF). The recommendation dose of N, P and K, respectively: urea 300 kg ha-1, SP 36 150 kg ha-1, and KCl 100 kg ha-1. The results showed application organic fertilizer 2,5 t ha-1 dan ¾ dose of N, P, K fertilizer increased yields grain higher and improve soil fertility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».