OPTIMASI POLA OPERASIONAL WADUK PENJALIN KECAMATAN PAGUYANGAN KABUPATEN BREBES TERHADAP KEBUTUHAN IRIGASI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Waduk Penjalin terletak di wilayah selatan Kabupaten Brebes tepatnya di Kecamatan Paguyangan Desa Winduaji. Waduk Kapasitas tampungan Waduk Penjalin tidak terlalu besar dengan volume rata – ratanya yaitu sekitar 9,25 juta m³. Penelitian ini diawali dengan melakukan analisis data sekunder yang didapat. Data – data kemudian diolah untuk mendapatkan besar debit bangkitan 10 tahun mendatang, serta kebutuhan air untuk irigasi berdasarkan pola tanam rencana. Studi diakhiri dengan simulasi pola pengoperasian waduk. Hasil studi ini diharapkan dapat membantu memberikan solusi untuk pengelola Waduk Penjalin dan diharapkan Pola Operasi Waduk Penjalin dapat berfungsi sebagai waduk yang Optimal terutama untuk Desa Winduaji.Berdasarkan hasil analisis debit bangkitan dengan menggunakan metode Thomas – Fiering dalam rentang tahun 2021 – 2031 didapatkan debit paling kecil sebesar 0 m3/bulan, dan debit terbesar yang mencapai 102.526.180,61 m3/bulan, dengan kebutuhan irigasi didapat kebutuhan terkecil adalah 0 m3/bulan, sedangkan kebutuhan irigasi terbesar didapat pada masa penyiapan lahan / land preparation untuk penanaman padi jenis (nedeco/prosida) varietas unggul dengan luas irigasi rencana sebesar 200 Ha untuk Desa Winduaji, maka kebutuhan irigasinya menjadi 676.026,68 m3/bulan. Berdasarkan hasil analisis water balance didapat peluang keandalan Waduk Penjalin sebesar 99,242% untuk 10 tahun kedepan sampai tahun 2031, dapat disimpulkan bahwa untuk 10 tahun kedepan ketersediaan air pada Waduk Penjalin masih ada dan dapat digunakan secara Optimal.
 Kata Kunci : Waduk Suplesi, Pola Operasi, Waduk Penjalin, Optimal.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,017 |
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 découle