Penentuan Karakteristik Tremor Gunungapi Semeru Jawa Timur Berdasarkan Analisis Spektral (Studi Kasus: Oktober 2015-Desember 2015)
Bibliographic record
Abstract
Gunungapi Semeru merupakan salah satu gunung aktif di Indonesia dengan tipe erupsi vulkanian dan strombolian. Penelitian ini menggunakan data seismik digital G. Semeru yang terekam pada bulan Oktober 2015- Desember 2015. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu data tremor vulkanik gunungapi Semeru. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan aktivitas vulkanik yang berdasarkan pada perubahan kegiatan tremor vulkanik. Tremor vulkanik merupakan gempa yang sering terjadi di sekitar gunungapi, gempa ini terjadi akibat aktivitas pergerakan magma ke atas di dalam gunungapi. Salah satu cara untuk mengetahui karakteristik aktivitas Gunung Semeru yaitu dengan analisis spektral. Analisis spektral ini dilakukan dengan menerapkan Fast Fourier Transform. Tujuan dari transformasi ini adalah untuk merubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi sehinggal diperoleh spektrum frekuensi dari sinyal-sinyal vulkanik. Berdasarkan analisis spektral pada gunung Semeru ini didominasi tremor harmonik yang memiliki ciri-ciri bentuk sinyal puncak spektral yang teratur serta memiliki frekuensi dasar tremor harmonik berkisar 0.1 Hz-2 Hz, sedangkan frekuensi dominan tremor harmonik berkisar 0.2 Hz-3.5 Hz, serta kandungan frekuensi tremor G. Semeru tergolong rendah. Serta terjadi perubahan tertinggi frekuensi dasar dan frekuensi dominan pada stasiun Puncak.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".