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Enregistrement W4297238048 · doi:10.29103/tj.v12i2.789

Studi Optimasi Alokasi Air Irigasi Pada Daerah Irigasi Sarangan Kabupaten Madiun Dengan Program Dinamik

2022· article· id· W4297238048 sur OpenAlexaff
Hesti Dwi Aprilia, Rini Wahyu Sayekti, Sri Wahyuni

Notice bibliographique

RevueTeras Jurnal Jurnal Teknik Sipil · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueMultimedia Learning Systems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsForestryAgricultural engineeringHydrology (agriculture)GeographyEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak Daerah Irigasi Sarangan merupakan salah satu daerah irigasi yang memiliki permasalahan ketersediaan air, yaitu air yang ada tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan air irigasi. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan upaya pengelolaan air secara optimal dengan teknik optimasi. Teknik optimasi yang digunakan adalah program dinamik deterministik. Tujuan penelitian adalah mengoptimalkan alokasi air irigasi sehingga diperoleh keuntungan yang maksimum. Fungsi tujuan optimasi adalah keuntungan maksimum dengan fungsi kendala berupa luas lahan dan ketersediaan debit. Pola tata tanam yang digunakan sesuai dengan Rencana Tata Tanam Global (RTTG) periode 2021-2022. Berdasarkan hasil optimasi, diperoleh peningkatan luas tanam serta keuntungan pada Musim Tanam I sebesar 3%, pada Musim Tanam II sebesar 6%, dan pada Musim Tanam III sebesar 7%. Penelitian ini dapat bermanfaat bagi dinas terkait untuk mengetahui pemberian air optimal yang dapat menghasilkan keuntungan maksimum berdasarkan ketersediaan air yang ada pada Daerah Irigasi Sarangan. Kata kunci: optimasi, irigasi, program dinamik, deterministik Abstract The Sarangan Irrigation Area has a problem, namely that there is not enough water to meet irrigation water needs. Optimization techniques are needed based on these problems optimal water management efforts are required. This research aims to optimize irrigation water allocation to obtain maximum profit. The optimization technique used is a deterministic dynamic program. The optimization objective function is the maximum profit with the constraint functions in the form of land area and the availability of discharge. The cropping pattern follows the Global Planting Plan (RTTG) for 2021-2022. Based on the optimization results, it was found that the increase in planted area and profits in the first planting season was 3%, in the second planting season it was 6%, and in the third planting season it was 7%. This research can be useful for the relevant agencies to find out the optimal water supply that can produce maximum profit based on water availability in the Sarangan Irrigation Area. Keywords: optimization, irrigation, dynamic programming, deterministic

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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