PENGARUH PEMBERIAN BAHAN ORGANIK TERHADAP HASIL PADA BEBERAPA VARIETAS UBI JALAR PADA TANAH ALLUVIAL
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan bahan organik terhadap hasil beberapa varietas lokal ubi jalar dan interaksi keduanya. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 2 Februari 2014 sampai dengan 2 Mei 2014 di lahan percobaan yang terletak di Desa Parit Lintang, Kecamatan Salatiga, Sambas. Penelitian ini menggunakan rancangan percobaan petak terpisah yang terdiri dari 2 faktor perlakuan dan 3 ulangan. Faktor pertama adalah varietas ubi jalar lokal yang terdiri dari ubi jalar jingga (v1), ubi jalar kuning (v2), ubi jalar putih (v3), ubi jalar ungu (v4). Faktor kedua adalah jenis bahan organik, terdiri dari kotoran ayam (b1), kotoran sapi (b2), dan kotoran kambing (b3). Dosis bahan organik yang digunakan adalah 30,30 kg/petak kotoran ayam, 15,31 kg/petak kotoran sapi, 14 kg/petak kotoran kambing. Setiap perlakuan terdiri dari 3 sampel tanaman. Variabel yang diamati dalam penelitian ini meliputi jumlah umbi tanaman, jumlah umbi per petak, berat umbi pertanaman (g), berat umbi perpetak(g), diameter umbi tanaman (cm). Hasil penelitian menunjukkan aplikasi bahan organik dan penggunaan varietas ubi jalar dapat meningkatkan hasil panen ubi jalar pada tanah aluvial. Aplikasi bahan organik dengan dosis 30,30 kg/petak kotoran ayam merupakan perlakuan terbaik yang memberikan pengaruh nyata terhadap bobot umbi per petak, diameter umbi tanaman, sedangkan penggunaan varietas ubi jalar ungu dan ubi jalar putih adalah yang paling disukai. varietas terbaik yang memberikan pengaruh yang sangat nyata terhadap jumlah umbi tanaman.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".