Sistem Cerdas Dalam Penentuan Daun Kelor Sebagai Imunustimulan
Bibliographic record
Abstract
Daun kelor sebagai imunustimulan dapat meningkatkan aktivitas dan fungsi beberapa komponen imunitas. Kelayakan daun kelor sebagai imunustimulan dapat dilihat dengan dua objek. Pertama dengan menentukan kelayakan daun pada fitur warna dan yang kedua dengan cara penentuan kelayakan pada umur daun. Sejalan dengan perkembangan teknologi, telah lama dikenal yang disebut Sistem Cerdas. Sistem cerdas dapat mempermudah dalam pemilihan daun kelor sebagai imunustimulan. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini merupakan metode deskriptif dengan analisis yang digunakan untuk perancangan sistem piranti lunak mengikuti pendekatan algoritma permasalahan warna sebagai tolak ukur hubungan untuk perkiraan atau pendugaan umur daun/batang kelor. Untuk itu dalam proses perancangan piranti lunak pengolah citra ini dilakukan pemodelan regresi untuk mendapatkan hubungan korelasi di antara komponen warna RGB dalam menentukan tingkat kelayakan daun kelor. Sistem ini dibuat menggunakan MATLAB R2013b. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem cerdas ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tanaman kelor menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) dengan perhitungan euclidean distance berdasarkan fitur tekstur. Dalam perhitungan tingkat akurasi menggunakan teknik pengujian k-fold cross validation dapat didapatkan hasil akurasi 30,95%.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".