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Enregistrement W4410856866 · doi:10.59188/jurnalsostech.v5i5.32095

Analisis Kualitas Air Di Danau Tondano Menggunakan Evaluasi Temporal, WQI, CCME-WQI, DAN PCA

2025· article· id· W4410856866 sur OpenAlexaboutno aff
Meilly Onibala, Arthur Harris Thambas, Herawati Riogilang

Notice bibliographique

RevueJurnal Sosial Teknologi · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueWetland Management and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Danau Tondano merupakan sumber air baku strategis di Sulawesi Utara yang mengalami tekanan akibat aktivitas antropogenik, seperti limbah domestik, pertanian, dan pertumbuhan eceng gondok. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas air Danau Tondano secara menyeluruh melalui evaluasi temporal, penilaian mutu air menggunakan Water Quality Index (WQI) dan Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI), analisis hubungan antarparameter menggunakan korelasi Spearman, serta identifikasi parameter dominan melalui Principal Component Analysis (PCA). Data diperoleh dari sistem pemantauan kualitas air otomatis (ONLIMO) milik Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia, yang dioperasikan oleh Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Minahasa, dengan periode pengamatan Januari 2024 hingga Februari 2025. Analisis dimulai dengan pembersihan data dari nilai kosong dan outlier menggunakan metode imputasi median serta regresi robust (Huber dan Theil-Sen). Evaluasi temporal dilakukan dengan memodelkan tren jangka panjang tiap parameter secara statistik. Hasil perhitungan WQI dan CCME-WQI menunjukkan bahwa mutu air berada pada kategori sedang hingga marginal. Analisis tren temporal memperlihatkan pola perbaikan kualitas pada parameter tertentu seperti COD dan TSS, yang berkaitan dengan musim dan pengelolaan lingkungan. Data pendukung berupa curah hujan dan suhu dari BMKG juga digunakan untuk mendukung analisis tren temporal. Korelasi Spearman menunjukkan hubungan signifikan antarparameter, yang kemudian digunakan sebagai dasar dalam identifikasi parameter dominan menggunakan PCA. PCA mengungkap bahwa Nitrat, Amonium, dan TSS memberikan kontribusi terbesar terhadap variasi kualitas air. Pendekatan integratif ini memberikan gambaran menyeluruh atas dinamika kualitas air Danau Tondano dan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk pengelolaan dan konservasi danau secara berkelanjutan.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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