Penggunaan Tepung Daun Gamal (Gliricidia sepium) Sebagai Pakan Tambahan pada budidaya Ikan Bandeng (Chanos chanos)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh fermentasi terhadap peningkatan kandungan protein dalam daun gamal ( Gliricidia sepium ) dan untuk menentukan dosis optimal penambahan tepung daun gamal yang difermentasi terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan bandeng ( Chanos chanos ). Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan empat perlakuan, yakni: A; tanpa tepung daun gamal terfermentasi, B; ditambahkan tepung daun gamal terfermentasi sebanyak 10%, C; ditambahkan tepung daun gamal terfermentasi sebanyak 25%, dan D; ditambahkan tepung daun gamal terfermentasi sebanyak 40%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kandungan protein dalam tepung daun gamal sebesar 22,702% meningkat menjadi 23,942% setelah difermentasi. Hasil pengukuran pertumbuhan mutlak ternyata meningkat seiring dengan meningkatnya penambahan tepung daun gamal ke dalam pakannya yakni dari 8 g pada perlakuan A hingga 11 g pada perlakuan D. Semakin tinggi kandungan daun gamal dalam pakan semakin tinggi pula tingkat pertumbuhan ikan bandeng. Dosis terbaik penambahan tepung daun gamal terfermentasi untuk mendukung pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan bandeng adalah pada Perlakuan D dengan penambahan tepung daun gamal terfermentasi sebesar 40%. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman tentang potensi pemanfaatan daun gamal terfermentasi sebagai pakan ikan, khususnya untuk ikan bandeng. Hasil penelitian ini dapat memberikan informasi yang berharga bagi industri perikanan dalam mengoptimalkan penggunaan tepung daun gamal terfermentasi untuk meningkatkan pertumbuhan ikan secara efisien dan berkelanjutan. Kata kunci : Bandeng; Gamal; Pakan
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; 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".