Pengembangan Penggunaan Penginderaan Jauh untuk Estimasi Produksi Padi (Studi Kasus Kabupaten Bekasi)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pemanfaatan produk penginderaan jauh satelit Landsat-8 (OLI) untuk melakukan pendugaan luas area panen dan produktivitas tanaman padi dengan menggunakan parameter Enhanced Vegetation Index (EVI) merupakan salah satu pendekatan baru untuk menghasilkan data estimasi produksi padi wilayah. Berdasarkan hasil analisis citra satelit dengan tanggal akuisisi bulan Mei-Agustus 2015, diperoleh hasil perkiraan luas panen padi sawah di Kabupaten Bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 adalah seluas 15.86 ribu ha atau lebih kecil 7.74 (32.79 %) ribu ha dibandingkan angka BPS pada periode yang sama. Berdasarkan keeratan hubungan antara nilai produktivitas hasil ubinan BPS dengan nilai EVI maksimum, diperoleh model persamaan pendugaan produktivitas tanaman padi sawah sebagai berikut: Produktivitas (ku ha-1) = 36.818 + 44.965 EVI maksimum. Nilai Rsquare yang diperoleh sebesar 0.809. Berdasarkan model tersebut diperoleh pendugaan produktivitas padi sawah di Kabupaten bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 sebesar 47.40 ku ha-1 atau lebih kecil 12.66 ku ha-1 dibandingkan angka produktivitas subround I 2015, lebih kecil 6.77 ku ha-1 dibandingkan angka produktivitas subround II 2015, lebih kecil 10.15 ku ha-1 dibandingkan angka produktivitas subround III 2015, dan lebih kecil 6.62 ku ha-1 dibandingkan angka produktivitas periode Januari-Desember 2015 yang dipublikasikan BPS. Sementara itu, perkiraan produksi padi sawah periode panen bulan Juli- Oktober 2015 berdasarkan analisis citra satelit yakni sebanyak 75.16 ribu ton GKG atau lebih kecil 55.35 ribu ton GKG (42.41%) dibandingkan angka yang dipublikasikan BPS pada periode yang sama. Kata kunci: Enhanced Vegetation Index, Landsat-8 (OLI), estimasi produksi padi
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it