SIMULASI INDEKS PENGGUNAAN AIR (IPA) GUNA PENGHEMATAN AIR IRIGASI DI D.I. SONOSARI DAN D.I. PAKIS KABUPATEN MALANG
Notice bibliographique
Résumé
Daerah Irigasi Sonosari memiliki 12 petak tersier dengan luas total baku sawah total 801 ha serta saluran sekunder dengan panjang 12 km. Sedangkan Daerah Irigasi Pakis memiliki total luas baku sawah sebesar 726 ha. Dengan total luas baku sawah yang cukup besar serta tidak sesuainya antara kebutuhan air irigasi dengan pemberian air irigasi menyebabkan sering terjadi kekurangan pada musim kemarau. Berdasarkan permasalahan diatas, perlu adanya evaluasi sistem pemberian air irigasi di daerah tersebut dan salah satu caranya adalah dengan metode indeks penggunaan air (IPA) guna mendapatkan nilai debit yang efisien serta nilai FPR yang sesuai dengan jenis tanah. Dari hasil simulasi IPA didapatkan bahwa dengan mencoba-coba nilai IPA = 0,7 (kategori sedang) memiliki hasil terbesar yaitu 194,389 lt/dtk (Musim Hujan), 213,956 lt/dtk (Musim Kemarau I) dan 116,606 lt/dtk (Musim Kemarau II) pada intake. Untuk penghematan pemberian air irigasi dengan mencoba-coba nilai FPR didapatkan bahwa FPR = 0,12 memiliki hasil terbesar yaitu 363,009 lt/dtk (Musim Hujan), 500,620 lt/dtk (Musim Kemarau I) dan 275,346 lt/dtk (Musim Kemarau II) pada intake. Sementara di D.I. Pakis untuk penghematan pemberian air irigasi yang paling besar, yaitu pada efisiensi 55% di musim kemarau I sebesar 540,45 lt/dt dengan nilai IPA = 0,55 yang termasuk kategori sedang. Sementara untuk penghematan pemberian air irigasi dengan nilai IPA dan efisiensi yang sama pada musim hujan didapatkan debit sebesar 486,45 lt/dt dan musim kemarau II sebesar 412,20 lt/dt.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».