Sistem Deteksi Banjir Berbasis IoT Pada Sungai Abadi, Kec. Sei Bingai, Kab. Langkat
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
Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di wilayah Indonesia, termasuk di daerah Sungai Abadi, Kecamatan Sei Bingai, Kabupaten Langkat. Keterlambatan informasi mengenai potensi banjir sering kali menyebabkan kerugian yang besar, baik materiil maupun non-materiil. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau ketinggian air secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada masyarakat. Sistem ini menggunakan sensor ultrasonik untuk mengukur ketinggian permukaan air sungai, mikrokontroler ESP32 sebagai pengendali utama, serta modul komunikasi yang terhubung ke jaringan internet untuk mengirimkan data ke server dan aplikasi pemantauan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara stabil, memberikan pembacaan yang akurat, serta mengirimkan notifikasi peringatan ke pengguna saat ambang batas ketinggian air terlampaui. Diharapkan sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam mitigasi bencana banjir di wilayah rawan serta meningkatkan kesiapsiagaan masyarakat terhadap potensi bencana.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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