Analisis Kualitas Air Permukaan Akibat Limbah Peternakan Menggunakan Metode CCME WQI di Kalurahan Wijimulyo, Kapanewon Nanggulan, DIY
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
Peternakan memiliki dampak positif bagi masyarakat dalam menunjang perekonomian, tetapi peternakan bisa memiliki dampak negatif jika limbah dari peternakan tidak diolah melainkan langsung dibuang ke lingkungan terutama badan air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas air permukaan akibat limbah peternakan di Kalurahan Wijimulyo, Kapanewon Nanggulan, Kabupaten Kulon Progo, DIY. Metode yang digunakan pada penelitian yaitu Purposive Sampling dengan teknik Grab Sampling dengan pengambilan sesaat pada 2 titik dan pengambilan sampel sebanyak 4 kali. Perhitungan kualitas air permukaan menggunakan metode Canadian Council of Miniters of The Environment Water Quality Index (CCME). Hasil pengambilan sampel air permukaan didapatkan parameter BOD, COD, dan TSS melebihi baku mutu dengan nilai tertinggi BOD sebesar 209,5 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-4. Nilai COD tertinggi sebesar 304,5 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-3, serta parameter TSS tertinggi dengan nilai 569 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-1. Pada parameter pH dan Amoniak (sebagai Nitrogen) tidak melebihi baku mutu. Nilai kualitas pencemaran pada titik 1 sebesar 33,24 dengan klasifikasi Buruk, dan titik 2 sebesar 50,16 dengan klasifikasi Kurang. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber informasi penelitian lebih lanjut serta menjadi acuan dalam pengolahan limbah peternakan.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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