PERANAN MIKRO ORGANISME LOKAL (MOL) TAPAI UBI DALAM MENINGKATKAN PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN MENTIMUN (Cucumis sativus L)
Bibliographic record
Abstract
Mentimun termasuk salah satu sayuran buah yang memiliki banyak manfaat dalam kehidupan masyarakat sehari-hari, akan tetapi produksinya di Kabupaten Sintang masih rendah karena sebagian besar lahan untuk budidayanya adalah jenis tanah PMK yang kurang subur. Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk memperbaiki kesuburan tanah PMK tersebut adalah dengan pemberian MOL tapai ubi sehingga diharapkan mampu meningkatkan produksi mentimun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahu pengaruh dan dosis terbaik MOL tapai ubi dalam meningkatkan pertumbuhan serta hasil tanaman mentimun. Penelitian ini disusun menggunakan metode Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan 5 taraf perlakuan dan 5 ulangan. Taraf perlakuan dalam penelitian ini adalah : M0 : tanpa pemberian MOL tapai, M1 : pemberian 50 ml MOL tapai ubi/liter air, M2 : pemberian 100 ml MOL tapai ubi/liter air, M3 : pemberian 150 ml MOL tapai ubi/liter air, M3 : pemberian 200 ml MOL tapai ubi/liter air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian MOL tapai ubi dapat meningkatkan pertumbuhan dan hasil tanaman mentimun dimana dosis terbaik adalah dengan pemberian MOL tapai ubi 200ml/liter air yang menghasilkan rerata berat basah berangkasan 213,33 gram, rerata jumlah buah per tanaman 0,933 buah, dan rerata berat buah per tanaman 160,00 gram. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif bagi para petani di daerah pedalaman Kabupaten Sintang dalam mengatasi kelangkaan pupuk.
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 | 0.001 | 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) | 0.005 | 0.002 |
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".