PENJERNIHAN AIR SUNGAI DENGAN PERLAKUAN KOAGULASI, FILTRASI, ABSORBSI, DAN PERTUKARAN ION
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
Masyarakat di kawasan tepi sungai bagian pesisir sering mengalami krisis air bersih yang disebabkan oleh tingginya salinitas air tanah. Sebagai alternatif untuk mendapatkan air bersih, pada umumnya masyarakat menggunakan bahan baku air sungai yang keruh disaring dengan menggunakan kerikil dan pasir, namun hasilnya belum jernih. Cara mengatasinya adalah menggunakan teknologi tepat guna berupa pengolahan air dengan treatment koagulasi, filtrasi, absorbsi, dan pertukaran ion. Tujuan penerapan IPTEKS dalam program ini adalah ; mengatasi masalah kesulitan penjernihan air sungai agar menghasilkan air hasil olahan menjadi jernih. Metode yang digunakan adalah ; sosialisasi, pelatihan serta managemen produk tentang pengolahan air sungai menggunakan â€Water Treatment†untuk menghasilkan air bersih yang layak dikonsumsi. Teknologi yang diterapkan adalah sebagai berikut ; Bahan baku air sungai sebelum masuk bak pengolah dilakukan pretreatment dengan koagulan Poly Aluminium Chloride (PAC). Pada bak pengolah (I) dilakukan filtrasi, bak pengolah (II) treatment zeolit dan MGS, bak pengolah (III) berisi pasir silika dan resin sintetis. Air sungai yang keruh jika dilakukan pengolahan (treatment) menggunakan koagulan Poly Aluminium Chloride (PAC) dilanjutkan dengan filtrasi oleh filter spoon, kemudian absorben zeolit dan MGS, filter pasir silika dan diakhiri menggunakan resin sintetis kation dan resin sintetis anion dapat menghasilkan air yang jernih. Kata kunci ; Absorbsi, Filtrasi, Koagulasi, Pertukaran Ion
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.019 |
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