Pengaruh Substitusi Tepung Buah Hala (Pandanus tectorius) dalam Pelet Terhadap Konsumsi Bahan Kering dan Bobot Kelinci Pedaging
Bibliographic record
Abstract
Tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengetahui efek substitusi tepung buah hala dalam pelet pada konsumsi bahan kering dan pertambahan bobot badan harian pada kelinci jantan ras Flemish giant. Metode penelitian eksperimental ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 5 pengulangan. Penelitian ini menggunakan 20 ekor kelinci ras Flemish giant jantan berumur 1,5-2 bulan dengan bobot rata-rata 750 gram. Kelompok perlakuan pakan adalah P0 (100% pakan komersil), P1 (85% pakan komersil dengan 15% tepung buah hala), P2 (75% pakan komersil dengan 25% tepung buah hala), P3 (60% pakan komersil dengan 40% tepung buah hala) dan diberikan sebanyak 150 gram/hari untuk setiap kelompok. Data yang didapat dianalisa menggunakan ANOVA dan dilanjutkan dengan uji Duncan multiple test. Hasil menunjukkan perbedaan yang signifikan (p<0,05) pada konsumsi bahan kering, namun tidak pada pertambahan bobot badan harian kelinci (p>0,05). Rata-rata konsumsi bahan kering/hari pada kelompok P0 hingga P3 adalah 121,088±0,57 gram; 120,12±2,11 gram; 119,98±0,87 gram; 118,19±0,67 gram. Rata-rata pertambahan bobot badan harian pada P0 hingga P3 adalah 84±0,79 gram; 83,1±0,89 gram; 78,6±2,84 gram; 74,5±2,09 gram. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa kandungan tepung buah hala sebanyak 25% pada pakan tidak terdapat perbedaan pada konsumsi bahan kering dan pertambahan bobot kelinci bila dibandingkan dengan pelet komersil.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".