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Enregistrement W4289767955 · doi:10.55227/ijhet.v1i2.10

Decision Support System In Land Selection For Rubber Tree Planting Using The Moora Method

2022· article· en· W4289767955 sur OpenAlex
Eliza Amanda

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Engineering and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDecision Support System Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Natural rubberAgricultural engineeringProductivityDecision treeProcess (computing)Quality (philosophy)Decision support systemSelection (genetic algorithm)Tree plantingComputer scienceEngineeringEnvironmental scienceMathematicsAgroforestryStatisticsData miningArtificial intelligenceEconomicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision support system in the selection of land for rubber tree planting in order to minimize time and help PT. GERGAS UTAMA to determine quality land so as to increase rubber productivity. This method also has a good level of selectivity because it can determine the purpose of conflicting criteria. Where the criteria can be profitable (benefit) or unfavorable (cost). The selection of the right rubber area will certainly affect the production of rubber plants. In the process of selecting the right rubber area, of course, there are several criteria that will determine whether or not a land is suitable for producing rubber plantations such as temperature, rainfall, drainage, soil texture and so on. PT Gergas Utama has difficulty in the process of selecting this land because the selection process is still done manually which of course will take longer so that it becomes ineffective and affects the productivity of the rubber plant.Based on the description above, it is necessary to build a decision support system in the selection of land for rubber tree planting in order to minimize time and help PT Gergas Utama to determine quality land so as to increase rubber productivity. In the development of this decision support system, the MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) method is used, which is a method that has a level of flexibility and ease of understanding in separating the subjective part of an evaluation process into decision weight criteria with several decision-making attributes. The program used in the development of the Decision Support System is PHP for a web-based system and MySQL as a database management system. The results ofthis program indicate that the Decision Support System for the selection of land for planting rubber trees can be utilized by PT. GERGAS UTAMA is the rubber plantation sector in selecting the best land for planting. The results of the ranking calculation from the MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) method from a total of 10 rubber land planting locations with a value of 0.369, the result of the sum of the criteria weights being the highest. the best has the highest value of 0.369.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle