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Enregistrement W4392077596 · doi:10.51826/piper.v19i2.920

PERANAN MIKRO ORGANISME LOKAL (MOL) TAPAI UBI DALAM MENINGKATKAN PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN MENTIMUN (Cucumis sativus L)

2023· article· id· W4392077596 sur OpenAlexaff
Syarif Nizar Kartana, Marselinus Maysra, Budi Fitriani

Notice bibliographique

RevuePIPER · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucumisBiologyCucurbitaceaeHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentimun termasuk salah satu sayuran buah yang memiliki banyak manfaat dalam kehidupan masyarakat sehari-hari, akan tetapi produksinya di Kabupaten Sintang masih rendah karena sebagian besar lahan untuk budidayanya adalah jenis tanah PMK yang kurang subur. Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk memperbaiki kesuburan tanah PMK tersebut adalah dengan pemberian MOL tapai ubi sehingga diharapkan mampu meningkatkan produksi mentimun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahu pengaruh dan dosis terbaik MOL tapai ubi dalam meningkatkan pertumbuhan serta hasil tanaman mentimun. Penelitian ini disusun menggunakan metode Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan 5 taraf perlakuan dan 5 ulangan. Taraf perlakuan dalam penelitian ini adalah : M0 : tanpa pemberian MOL tapai, M1 : pemberian 50 ml MOL tapai ubi/liter air, M2 : pemberian 100 ml MOL tapai ubi/liter air, M3 : pemberian 150 ml MOL tapai ubi/liter air, M3 : pemberian 200 ml MOL tapai ubi/liter air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian MOL tapai ubi dapat meningkatkan pertumbuhan dan hasil tanaman mentimun dimana dosis terbaik adalah dengan pemberian MOL tapai ubi 200ml/liter air yang menghasilkan rerata berat basah berangkasan 213,33 gram, rerata jumlah buah per tanaman 0,933 buah, dan rerata berat buah per tanaman 160,00 gram. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif bagi para petani di daerah pedalaman Kabupaten Sintang dalam mengatasi kelangkaan pupuk.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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