STUDI PERENCANAAN PENINGKATAN JARINGAN IRIGASI PADA DAERAH IRIGASI KODI DI KABUPATEN SUMBA BARAT DAYA
Bibliographic record
Abstract
Irigasi merupakan kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan usaha mendapatkan air untuk mengairi sawah, ladang, perkebunan, yang sebagai intinya adalah untuk keperluan pertanian dalam usaha tani. Daerah Irigasi Kodi yang secara administratif berada di Desa Watu Wona, Kecamatan Kodi, Kabupaten Sumba Barat Daya, Propinsi Nusa Tenggara Timur. Sumber air Daerah Irigasi ini berasal dari sungai Bondo Kodi yang memiliki areal potensial seluas 3.000 Ha dan 729,09 ha untuk saluran sekunderKawango Hari. Musim tanam yang berlangsung adalah 3 musim tanam yakni padi-palawija-palawija.Tujuan dari penelitian ini untuk merencanakan jaringan irigasi agar kebutuhan air pada daerah irigasi Kodi Kabupaten Sumba Barat Daya dapat terpenuhi. Data atau informasi yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Balai Wilayah Sungai Nusa Tenggara II yaitu data topografi, data curah hujan dan data klimatologi 10 tahun terakhir dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2017 dan data primer diperoleh dari survey langsung di lapangan yaitu pengukuran situasi saluran irigasi, pengukuan debit sesaat, pengukuran dimensi saluran yang ada, pengkuran panjang saluran yang telah ada. Metode pengolahan data menggunakan perhitungan secara manual sesuai dengan metode Penman Modifikasi untuk menghitung evapotranspirasi, metode Dr. F. J. Mock untuk menghitung debit andalan, menghitung kebutuhan air irigasi (NFR) dan rumus strickler untuk debit saluran. Setelah dilakukan perhitungan maka didapat nilai evapotranspirasi Potensial Metode Penman Modifikasi sebesar 3,115 mm/hari, kebutuhan air irigasi(NFR) sebesar 1,39 ltr/dtk/ha, debit rencana saluran sebesar 1,5625 m3/dtk dan dimensi saluran untuk saluran sekunder ruas Kawango Hari adalah Lebar saluran (B) = 2,06 meter, Tinggi muka air (h) = 2,06 meter, tinggi jagaan (w) = 0,25 meter
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".