Regulasi Pintu Air Untuk Optimasi Pengelolaan Pintu Air Irigasi Pada Daerah Irigasi Cimulu
Bibliographic record
Abstract
Bendung Cimulu merupakan bendung tetap dengan sumber air yang berasal dari sungai Ciloseh. Bendung ini dijadikan sebagai sumber air untuk daerah irigasi Cimulu. Daerah irigasi Cimulu mempunyai luas area sebesar 1.546,2 ha dan dijadikan sebagai sumber pengairan pertanian di kota Tasikmalaya. Pembagian air di daerah irigasi Cimulu ini tidak terdistribusi secara merata sehingga terjadi kekeringan lahan terutama di ujung jaringan irigasi. Selain itu sistem operasi bukaan pintu air yang tidak disesuaikan dengan kebutuhan air juga menjadi masalah dalam pendistribusian air.Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis curah hujan dari 3 stasiun penakar hujan yaitu Bendung Cimulu, LANUD Cibeureum dan BPP Manonjaya. Pada penelitian ini juga dilakukan analisis jadwal dan pola tanam berdasarkan RTTG (Rencana Tata Tanam Global), survey lapangan untuk menentukan jadwal tanam optimum, dan regulasi pintu air untuk menentukan tinggi bukaan pintu air. Berdasarkan hasil analisis data dengan membandingkan kebutuhan air irigasi dengan ketersediaan air irigasi diperoleh nilai faktor k. Dari nilai tersebut diperoleh jadwal optimum pada bulan Okt-2 dengan pola tanam padi-padi-palawija dan Mei-2 dengan pola tanam padi-padi-padi-padi. Regulasi pintu air pada bulan Oktober-2 dengan tinggi pintu air maksimum adalah 1,28 m serta debit 4,02 m3/det dan pada bulan Mei-2 tinggi pintu air maksimum adalah 1,28 m dengan debit 4,02 m3/det. Kata Kunci : Jadwal Tanam,Pintu Air, Regulasi.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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 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".