Dampak Pencahayaan Sinar Lampu LED dan Bahan Organik pada Pertumbuhan dan Produktivitas Kedelai (Glycine Max (L.)
Notice bibliographique
Résumé
Kedelai adalah tumbuhan hari pendek yang butuh pencahayaan 14-16 jam padahal negara Indonesia hanya memiliki pencahayaan 12 jam setiap hari. Penambahan penyinaran lampu LED diduga akan meningkatkan produktivitas kedelai namun akan menunda pembungaan dan jika ditambah pupuk organik tidak akan terjadi penundaan berbunga. Tuuan penelitian ini adalah untuk mempelajari interaksi kombinasi perlakuan penyinaran lampu LED dan bahan organik pada pertumbuhan dan produktivitas kedelai. Penelitian dilakukan pada bulan Juni – Desember 2023, di wilayah kerja BP4-VIII Prambanan, pada kelompok tani Ngudi Mulyo, Desa Sumberharjo, Kecamatan Prambanan, Kabupaten Sleman, DIY. Metode penelitian menggunakan RKLT Faktorial. Faktor pertama terdiri dari 3 taraf penyinaran (Tanpa penyinaran, Penyinaran sampai fase berbunga, Penyinaran sampai fase pengisian polong penuh). Faktor kedua 3 jenis bahan organik (Vermikompos; Biosaka; Pupuk Kandang Domba) yang diulang tiga kali. Hasil percobaan menunjukkan bahwa tidak ada interaksi antara penyinaran lampu LED dan bahan organik pada seluruh parameter pengamatan. Penyinaran berbeda sangat nyata terhadap pertumbuhan tanaman kedelai (tinggi, berat basah, jumlah cabang, jumlah ruas, berat kering), dan peubah produksi kedelai (jumlah polong hampa, jumlah polong isi, bobot biji, bobot 100 butir, dan produktivitas). Produktivitas bjii terbaik terjadi pada tanaman yang tidak diberi penyinaran.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».