UJI EFEKTIFITAS EKSTRAK DAUN PANDAN WANGI (Pandanus amarylifolius) SEBAGAI LARVASIDA TERHADAP LARVA Aedes aegypti
Notice bibliographique
Résumé
Nyamuk Aedesaegypti merupakan (vektor) utama penyakit demam berdarah dengue yang benyakmenyerang Negara tropis termasuk Indonesia. Tindakan pengendalian antara lain melakukan pemberantasanvektor dengan larvasida. Seperti tamaman tersebut adalah tanaman pandan wangi (Pandanus amaryllifolius)mengandung senyawa saponin dan polifenol yang dapat menghambat bahkan membunuh larva Aedesaegypti. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh ekstrak daun pendan wangi (Pandanusamaryllifolius) terhadap pertumbuhan dan perkembangan larva Aedes aegypti. Metode penelitianmenggunakan deskritif eksperimental. Sampel adalah ekstrak daun pandan wangi dan sebagai indikatoradalah larva Aedes aegypti instar III dan IV. Hasil pada konsentarsi ekstrak daun pandan wangi yangdigunakan adalah 0% (g/ml) (kontrol), 5% (g/ml), 6.5% (g/ml), 8% (g/ml), 9.5% (g/ml), 11% (g/ml), 12.5%(g/ml), 14% (g/ml), 15.5% (g/ml), 17% (g/ml), 18.5% (g/ml) dan replikasi sebanyak tiga kali percobaan.:persentase kematian larva Aedes aegypti adalah 0% pada konsentrasi 0%, kematian larva Aedes aegypti14.66% pada konsentrasi 5%, kematian larva Aedes aegypti 81.33% pada konsentrasi 6.5%, kematian larva98.66% pada konsentrasi 8%, dan kemaian larva Aedes aegypti 100% pada konsentrasi 9.5% sampaikonsentrasi 18.5%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».