Pertumbuhan Tanaman Terung Ungu (Solanum melongena L) pada Pemberian Berbagai Jenis Kompos Berbasis Kotoran Sapi pada Tanah Ultisol (Podsolik Merah Kuning)
Bibliographic record
Abstract
Pengembangan tanaman hortikultura pada lahan-lahan dengan kondisi tanah yang miskin hara atau sangat terbatas membutuhkan input bahan organik diantaranya berupa pupuk kompos yang diharapkan akan memperbaiki struktur tanah juga dinamika perbaikan pergerakan air dan unsur hara. Jenis tanah yang cukup luas khususnya di Sulawesi Selatan adalah jenis tanah ultisol, merupakan Jenis tanah yang miskin hara, oleh karena itu penambahan jenis bahan penyusun pupuk organic sangat berpengaruh terhadap kemampuan penyerapan air dan hara tanaman pada tanah tersebut . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Dinamika Pertumbuhan Tanaman terung pada tanah ultisol dengan berbagai dosis kompos kotoran sapi + limbah tanaman. Menggunakan Terung ungu varietas Antaboga, penelitian dilaksanakan dengan Rancangan Acak Kelompok terdiri dari 12 kombinasi Perlakuan: Kontrol Tanpa Pupuk dan 2 Kontrol dosis Pupuk Kimia. Perlakuan tersebut terdiri dari Tanpa Kompos (Kontrol), Kompos Kotoran Sapi + Limbah Kakao 25 ton.Ha-1, Kompos Kotoran Sapi + Limbah Kakao (KS + PK) 50 ton.Ha-1, Kompos Kotoran Sapi + Limbah Kakao (KS + PK) 75 ton Ha-1, KS + Limbah Nilam (KS + NI) 25 ton.Ha-1, KS + Limbah Nilam (KS + NI) 50 ton.Ha-1, KS + Limbah Nilam (KS + NI) 75 ton.Ha-1, KS + Limbah Kakao + Limbah Nilam (KS+PK+NI) 25 ton. Ha-1, KS + Limbah Kakao + Limbah Nilam (KS+PK+NI) 50 ton.Ha-1, KS+ Limbah Kakao + Limbah Nilam (KS+PK+NI) 75 ton.Ha-1, Pupuk NPK 40 kg.Ha-1, dan Pupuk NPK 60 kg.Ha-1. Hasil penelitian diperoleh parameter bahwa tinggi tanaman, jumlah daun dan diameter batang tanaman yang menunjukkan hasil lebih baik yaitu perlakuan kompos kotoran sapi + Limbah Kakao 25 ton.Ha-1. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan, bahwa pemberian kompos kotoran sapi + Limbah Kakao 25 ton.Ha-1 adalah perlakuan yang memberikan pengaruh terbaik dan hasil teringgi terhadap pertumbuhan tanaman terung ungu.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".