INVENTARISASI HAMA PENYAKIT TANAMAN PADI DI DESA SUKAHARJA KECAMATAN CISAYONG KABUPATEN TASIKMALAYA
Bibliographic record
Abstract
Inventarisasi hama dan penyakit pada padi merupakan salah satu langkah awal untuk menentukan strategi pengendalian secara efisien. Kegiatan inventarisasi dilaksanakan di lahan padi milik petani seluas ±1 ha yang berlokasi di Blok Neundeut, Kabupaten Tasikmalaya. Metode yang digunakan yaitu survey lapangan merujuk pada buku Petunjuk Teknis Pemantauan dan Pengamatan serta Pelaporan OPT dengan menggunakan sampling diagonal terpanjang. Terdapat 3 unit contoh dimana setiap unit contoh dilakukan pengamatan pada 10 rumpun tanaman, dan total tanaman yang diamati adalah 30 rumpun. Perhitungan tunas, jumlah anakan, rumpun, serta bagian tanaman yang terserang OPT merupakan pengamatan yang kerusakannya bersifat mutlak, sedangkan pengamatan kerusakan tidak mutlak dilakukan dengan menilai intensitas kerusakan yang diakibatkan oleh serangan OPT. Terdapat 8 jenis OPT yang ditemukan pada saat proses inventarisasi yang terdiri dari 5 spesies hama dan 3 spesies patogen. Tidak terdapat OPT yang melebihi ambang ekonomi, namun terdapat 2 spesies yang perlu diperhatikan yaitu Hyderellia sp. dan Xanthomonas oryzae dengan intensitas serangan berturut-turut sebesar 10,00% dan 7,03%. Tindakan pencegahan yang dapat diaplikasikan diantaranya pemanfaatan perangkap kuning, agens hayati Paenibacillus polymyxa dan pemanfaatan ekstrak Sygyzium aromaticum.
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 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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".