SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT UNGGUL TANAMAN JAMBU MADU MENGGUNAKAN METODE SAW
Bibliographic record
Abstract
Jambu madu adalah jambu yang memiliki kemanisan yang luar biasa. Tingkat kemanisan jambu madu dapat mengalahkan kemanisan buah apel dan buah lainnya. Jambu madu juga memiliki daging yang rapuh yang membuat lezat saat dimakan. Jambu madu memiliki kombinasi tingkat kemanisan tertinggi di Indonesia mencapai 12, sampai 15,5 brix. Buah jambunya juga memiliki buah yang besar 200 sampai 300 gram perbuah. Bibit unggul dan bermutu merupakan salah satu kunci untuk mendapatkan pertanaman yang mampu memberikan hasil yang optimal. Bibit unggul dan bermutu adalah benih yang berasal dari varietas murni dengan persentasi perkecambahan tinggi, bebas dari hama dan pengakit, dan tempat perawatan yang cocok dengan jenis jambu tersebut. Untuk mendapatkan jambu madu yang berkualitas harus dari bibit jambu madu yang unggul dan berkualitas pula, dalam penentuan bibit jambu madu yang unggul dapat dilihat dari beberapa criteria yaitu tekstur tanah yang cocok berdasarkan jenis jambu madu, suhu, ketahanan dan masa produksi. Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan dapat membantu petani dalam menentukan bibit jambu madu yang berkualitas dan dapat mempermudah maupun mempercepat pekerjaan tersebut. Penelitian ini menggunakan metode SAW berdasarkan kriteria yang telah ditentukan diperoleh hasil perhitungan SAW berdasarkan perankingan tertinggi ke rendah yaitu bibit jambu madu jenis deli hijau dengan nilai 9,33, bibit jambu madu jenis super green dengan nilai 7,17, dan bibit jambu madu jenis kesuma merah dengan nilai 6,83.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".