KOMPONEN HASIL UMBI DAN KANDUNGAN FISIKOKIMIA 43 GENOTIP UBI JALAR BERDAGING UMBI JINGGA PADA PENANAMAN DI LAHAN KERING DAN LAHAN BASAH
Bibliographic record
Abstract
Ubi jalar berdaging jingga potensial untuk bahan pangan karena mengandung karbohidrat, untuk pangan fungsional karena mengandung beta karoten dan untuk industri karena bisa dijadikan pati dan alkohol. Ada 43 genotip ubi jalar berdaging jingga yang telah terseleksi dari penelitian pendahuluan untuk diuji komponen hasil umbi dan kandungan fisikokimianya di lahan kering dan lahan basah yang bertujuan untuk melihat perbedaan karakter genotip pada kedua agroekosistem. Metode yang digunakan adalah Augmented design tahap I dengan 5 check. Blok percobaan dibagi menjadi 4 (empat) blok, plot berbentuk guludan dengan panjang 5 meter dan lebar 1 meter. Hasil penelitian menunjukkan ada perbedaan respon karakter pada 43 genotip ubi jalar berdaging jingga di laha tegalan dan lahan bekas sawah. Karakter yang menjadi penciri spesifik adalah karakter pada sektor V adalah jumlah umbi per plot (G), pada sektor ini genotip yang beragam ada 17 genotip di lahan tegalan, yaitu 194 (276), 186 (322), 193 (275), 199 (294), 195 (281), 42 (10), 217 (493), 219 (473), 190 (350), 201 (295), 28 (106), 110 (237), 117 (240), 112 (232), 119 (247), 203 (290), dan 113 (222). Sedangkan di lahan bekas sawah tidak ada genotip yang beragam. Genotip dengan jumlah rata-rata karakter tertinggi paling banyak adalah 224 (399b), 42 (10), dan 199 (294) yaitu masing-masing 17, 16, dan 15.
 Kata kunci : Ubi jalar jingga, beta karoten, lahan basah, lahan kering.
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.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.013 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".