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Enregistrement W7119097371 · doi:10.58169/jwikal.v4i2.993

Analisis Kinerja IPAL PT X Jawa Timur dalam Menurunkan Parameter Pencemar Menggunakan Pendekatan Water Quality Index (WQI)

2025· article· W7119097371 sur OpenAlexaboutno aff
Muchammad Ali Fikri, R Mohammad Alghaf Dienullah

Notice bibliographique

RevueJURNAL WILAYAH KOTA DAN LINGKUNGAN BERKELANJUTAN · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentWastewaterWater qualitySewage treatmentIndex (typography)Inlet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The plastic recycling industry generates wastewater that poses a potential threat to aquatic environments if not managed optimally. Performance evaluation of Wastewater Treatment Plants (WWTP) is typically conducted partially by comparing outlet parameters against effluent standards, often failing to depict water quality conditions holistically. Therefore, this study employs the Water Quality Index (WQI) approach using the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) method to evaluate the performance of PT X's WWTP in East Java. This research utilized secondary data from inlet and outlet wastewater quality tests over 23 months (January 2024–November 2025), covering 10 parameters. Analysis was conducted by calculating removal efficiency and determining factors F1 (scope), F2 (frequency), and F3 (amplitude) as the basis for the WQI-CCME calculation. The results indicate that the WWTP achieved high efficiency (>80%) in reducing dominant parameters such as TSS, TDS, BOD, and COD. However, violations of effluent standards were still observed in certain parameters. The obtained WQI-CCME value was 69,30, categorized as "Fair" with a moderate level of violation. These findings demonstrate that although the WWTP meets regulatory standards, the WQI-CCME approach provides a more comprehensive assessment of performance. Optimization of advanced treatment units is recommended to improve effluent quality and sustainable WWTP performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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