Kajian konsep Penerapan Constructed Wetland dalam Penanganan Air Limbah Sub DAS Cikapundung di Kelurahan Ciumbuleuit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This research designs and evaluates a Constructed Wetland system to overcome wastewater pollution in the Cikapundung Sub-watershed, especially in Ciumbuleuit Village from organic pollution, erosion and household waste landslides being the main problems faced. the application of Constructed Wetland with two concepts, both off stream and on stream, 121 wetland units were built using sand, soil and gravel sand media with vegetation planted on land and along river borders. Research shows that Constructed Wetland which is covered in plants has high efficiency. higher than those that are not grown. The removal efficiency of parameters such as BOD, COD, TSS, and others varies, with BOD removal efficiency of 77.18%, COD removal efficiency of 85%, DO efficiency of 18.37%, TSS efficiency of 70%, pH efficiency of 33% , Nitrate efficiency is 9%, and Nitrite efficiency is 88%. This shows that the Constructed Wetland system can be an effective solution in improving waste water quality in the Cikapundung Sub-watershed, Ciumbuleuit Village, Bandung Basin.Abstrak. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi sistem Constructed Wetland untuk mengatasi pencemaran air limbah di Sub DAS Cikapundung, khususnya di Kelurahan Ciumbuleuit dari Pencemaran organik, erosi, dan longsor limbah rumah tangga menjadi permasalahan utama yang dihadapi. penerapan Constructed Wetland dengan dua konsep, baik off stream maupun on stream, 121 unit lahan basah dibangun menggunakan media pasir, tanah, dan pasir kerikil dengan vegetasi yang ditanam di daratan serta di sempadan sungai.Penelitian menunjukkan bahwa Constructed Wetland yang ditumbuhi tanaman memiliki efisiensi yang lebih tinggi daripada yang tidak ditumbuhi. Efisiensi penyisihan parameter seperti BOD, COD, TSS, dan lainnya bervariasi, dengan efisiensi Efisiensi penyisihan BOD sebesar 77,18%, efisiensi penyisihan COD sebesar 85%, efisiensi DO sebesar 18,37%, efisiensi TSS sebesar 70%, efisiensi pH 33%, efisiensi Nitrat sebesar 9%, dan efisiensi Nitrit sebesar 88%Hal ini menunjukkan bahwa sistem Constructed Wetland dapat menjadi solusi efektif dalam memperbaiki kualitas air limbah di Sub DAS Cikapundung, Kelurahan Ciumbuleuit, Cekungan Bandung.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».