IMPLEMENTASI MIKROKONTROLER ATMEGA328 DI BIDANG PERTANIAN DAN INDUSTRI
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
Melihat perkembangan teknologi komunikasi, elektronikadan informatika saat ini yang begitu maju, telah mendorong pemikiran untuk memanfaatkan sumber daya tersebut untuk memenuhi kebutuhan manusia. Terdorongnya pemikiran untuk melakukan inovasi dan mengembangkan teknologi yang ada, telah banyak menstimulasi dikembangkannya pemanfaatan teknologi berdasarkan ilmu pengetahuan yang pada akhirnya memudahkan manusia menyelesaikan berbagai persoalan. Riset yang pertama secara umum membahas tentang bagaimana merancang sistem irigasi pintar berbasis mikrokontroler sebagai pengembangan dari sistem irigasi manual, bagaimana membangun protokol (software) layanan pada sistem irigasi pintar berbasis mikrokontroler agar aktivitas petani lebih maksimal dan bagaimana membangun layanan kontrol berbasis client-server untuk saluran irigasi primer-sekunder-tersier, sehingga terbangun sistem irigasi pintar terpadu. Sedangkan pada riset kedua, secara umum membahas tentang bagaimana merancang sensor getar berbasis mikrokontroler, bagaimana mengkalibrasi sensor getar berbasis mikrokontroleragar dapat dimanfaatkan untuk monitoring getaranrealtime mesin bubut horizontal serta bagaimana menentukan nilai ideal sensor getar terhadap getaran mesin bubut horizontal.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.007 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
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