Penentuan Karakteristik Tremor Gunungapi Semeru Jawa Timur Berdasarkan Analisis Spektral (Studi Kasus: Oktober 2015-Desember 2015)
Notice bibliographique
Résumé
Gunungapi Semeru merupakan salah satu gunung aktif di Indonesia dengan tipe erupsi vulkanian dan strombolian. Penelitian ini menggunakan data seismik digital G. Semeru yang terekam pada bulan Oktober 2015- Desember 2015. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu data tremor vulkanik gunungapi Semeru. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan aktivitas vulkanik yang berdasarkan pada perubahan kegiatan tremor vulkanik. Tremor vulkanik merupakan gempa yang sering terjadi di sekitar gunungapi, gempa ini terjadi akibat aktivitas pergerakan magma ke atas di dalam gunungapi. Salah satu cara untuk mengetahui karakteristik aktivitas Gunung Semeru yaitu dengan analisis spektral. Analisis spektral ini dilakukan dengan menerapkan Fast Fourier Transform. Tujuan dari transformasi ini adalah untuk merubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi sehinggal diperoleh spektrum frekuensi dari sinyal-sinyal vulkanik. Berdasarkan analisis spektral pada gunung Semeru ini didominasi tremor harmonik yang memiliki ciri-ciri bentuk sinyal puncak spektral yang teratur serta memiliki frekuensi dasar tremor harmonik berkisar 0.1 Hz-2 Hz, sedangkan frekuensi dominan tremor harmonik berkisar 0.2 Hz-3.5 Hz, serta kandungan frekuensi tremor G. Semeru tergolong rendah. Serta terjadi perubahan tertinggi frekuensi dasar dan frekuensi dominan pada stasiun Puncak.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».