ANALISA POTENSI SEDIMEN DEBRIS DI DAS KONTO PASCA ERUPSI GUNUNG KELUD 2014
Bibliographic record
Abstract
Kali Konto merupakan salah satu anak sungai yang berhulu di lereng Gunung Kelud yang terkena dampak banjir lahar dingin akibat erupsi Gunung Kelud yang terjadi pada 13 Pebruari 2014. Banjir lahar dingin merupakan bencana sedimen dan tipe aliran debris yang mempunyai daya rusak yang cukup besar sehingga diperlukan upaya konservasi salah satunya dengan menerapkan bangunan pengendali sedimen (sabodam). Penelitian potensi sedimen debris dilakukan pada tiga titik outlet dari checkdam Siman sampai checkdam Damarwulan. Ruang lingkup kajian penelitian ini yaitu menganalisa besarnya potensi sedimen, menganalisa kemampuan daya tampung bangunan sabodam eksisting serta melakukan simulasi tata letak terhadap beberapa alternatif bangunan sabodam yang baru. Besarnya volume sedimen total (sedimen yield) di DAS Konto diperoleh dari analisa volume sedimen debris sekali banjir pada kala ulang 100 tahun, sedimentasi material bedload sungai, serta dari hasil pendugaan erosi lahan yang diestimasi menggunakan metode USLE dengan analisa spasial. Estimasi terhadap hasil produksi sedimen dibandingkan dengan kejadian banjir debris yang terjadi sebelumnya. Dari hasil analisa diperoleh volume sedimen yaitu titik outlet Siman sebesar 997.737,13 m3, titik outlet Lemurung sebesar 1.052.645,33 m3 dan titik outlet Damarwulan sebesar 1.255.616,35 m3. Sedangkan kemampuan bangunan sabodam eksisting secara sekeluruhan saat ini hanya mampu menampung dan mereduksi sedimen sebesar 306.090,79 m3 sehingga diperlukan bangunan sabodam baru untuk mengelola sisa potensi sedimen yang ada. Rekomendasi bangunan sabodam (BPS) baru yang terpilih dari hasil simulasi adalah Lokasi bangunan sabodam (BPS) alternatif 3 dengan volume daya tampung yaitu 231.070,60 m3.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".