Nilai Pemanfaatan Limbah Kelapa Sawit untuk Pakan Ternak (Studi Kasus Pakan Ruminasia)
Notice bibliographique
Résumé
The issue of feed has a large proportion of the sustainability of livestock businesses. On the other hand, palm fronds as post-harvest agricultural waste and bran as post-processing waste have not been utilized optimally. Even though the nutritional content contained in it is quite high. Agricultural and plantation waste by-products have good potential for use as animal feed. In order to guarantee safety and suitability, further processing and analysis is needed. Processing of raw materials is carried out in a combination (physical, chemical and biological). Preparation of feed formulations using Pearson's Quadrilateral Method. Testing is carried out in laboratories that consistently apply ISO/IEC 17025: 2017 from the National Accreditation Committee (KAN), namely the East Java Province Animal Husbandry Service. The standard test results refer to SNI 3148-2:2017 concerning Concentrate Feed for Fattening Beef Cattle. Ruminant animal feed that meets SNI 3148-2:2017 includes levels of ash, crude fat, phosphorus, TDN, aflatoxin and crude fiber. Meanwhile, the nutritional content that is close to SNI is crude protein and aNDF. The test results also showed that the content did not meet SNI, including water and calcium content. Meanwhile, fish feed (pellets) that meet SNI 01-4087-2006 contain 3 types of content including ash, crude fat and aflatoxin. The types of content that do not meet SNI are crude protein, crude fiber, phosphorus, buoyancy and pellet diameter. The estimated cost of making ruminant feed is IDR 5,986 per kilogram. Cost analysis is relevant to feed quality and daily requirements without reducing nutritional value. Further research is needed to ensure that artificial feed is more cost efficient than conventional feed.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».