IDENTIFIKASI HAMA PADA TANAMAN KEDELAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY
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
Kedelai adalah komoditas pangan utama di Indonesia selain padi dan jagung. Permintaan akan kedelai semakin meningkat karena kedelai mampu menjadi alternatif bagi masyarakat yang berminat pada makanan berprotein nabati rendah kolestrol. Namun bila dilihat dari hasil produksinya masih belum memuaskan. Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya gangguan hama dan penyakit. Dalam mengidentifikasi hama, petani mengalami kesulitan. Gejala-gejala serangan yang terlihat juga memperlihatkan kesamaan bahkan gejala antara hama dengan penyakit yang hampir sama. Morfologi yang sama dari beberapa jenis hama yang berbeda juga mempengaruhi proses identifikasi. Metode yang digunakan adalah fuzzy, hal ini dilakukan karena parameter-parameter yang digunakan dalam penelitian ini (morfologi hama, gejala dan tingkat kerusakan) adalah variable kualitatif yaitu variable yang menunjukkan suatu intensitas yang sulit diukur memiliki sifat ambiguitas (tidak crips). Hasilnya metode fuzzy dapat mengidintifikasi hama pada tanaman kedelai dengan tingkat akurasi 77.78 %.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.006 |
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