SIMULASI INDEKS PENGGUNAAN AIR (IPA) GUNA PENGHEMATAN AIR IRIGASI DI D.I. SONOSARI DAN D.I. PAKIS KABUPATEN MALANG
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Daerah Irigasi Sonosari memiliki 12 petak tersier dengan luas total baku sawah total 801 ha serta saluran sekunder dengan panjang 12 km. Sedangkan Daerah Irigasi Pakis memiliki total luas baku sawah sebesar 726 ha. Dengan total luas baku sawah yang cukup besar serta tidak sesuainya antara kebutuhan air irigasi dengan pemberian air irigasi menyebabkan sering terjadi kekurangan pada musim kemarau. Berdasarkan permasalahan diatas, perlu adanya evaluasi sistem pemberian air irigasi di daerah tersebut dan salah satu caranya adalah dengan metode indeks penggunaan air (IPA) guna mendapatkan nilai debit yang efisien serta nilai FPR yang sesuai dengan jenis tanah. Dari hasil simulasi IPA didapatkan bahwa dengan mencoba-coba nilai IPA = 0,7 (kategori sedang) memiliki hasil terbesar yaitu 194,389 lt/dtk (Musim Hujan), 213,956 lt/dtk (Musim Kemarau I) dan 116,606 lt/dtk (Musim Kemarau II) pada intake. Untuk penghematan pemberian air irigasi dengan mencoba-coba nilai FPR didapatkan bahwa FPR = 0,12 memiliki hasil terbesar yaitu 363,009 lt/dtk (Musim Hujan), 500,620 lt/dtk (Musim Kemarau I) dan 275,346 lt/dtk (Musim Kemarau II) pada intake. Sementara di D.I. Pakis untuk penghematan pemberian air irigasi yang paling besar, yaitu pada efisiensi 55% di musim kemarau I sebesar 540,45 lt/dt dengan nilai IPA = 0,55 yang termasuk kategori sedang. Sementara untuk penghematan pemberian air irigasi dengan nilai IPA dan efisiensi yang sama pada musim hujan didapatkan debit sebesar 486,45 lt/dt dan musim kemarau II sebesar 412,20 lt/dt.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.011 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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 it