Regulasi Pintu Air Untuk Optimasi Pengelolaan Pintu Air Irigasi Pada Daerah Irigasi Cimulu
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
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.009 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.023 |
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