Sistem Monitoring Nilai FFMC untuk Menentukan Potensi Penyulutan Api Menjadi Kebakaran
Bibliographic record
Abstract
Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS) merupakan sistem yang digunakan saat ini untuk menentukan peringkat bahaya kebakaran suatu wilayah. Sistem tersebut terdiri dari beberapa subsistem, salah satunya adalah Fire Weather Index (FWI) yang berguna untuk memberikan informasi langsung tentang aspek-aspek tertentu dari bahaya kebakaran berdasarkan pengamatan cuaca semata. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai salah satu kode dalam sub sistem FWI yaitu Fine Fuel Moisture Code (FFMC). FFMC ini merupakan kode yang digunakan untuk indikator potensi penyulutan api menjadi kebakaran. Nilai FFMC ditentukan dengan menggunakan hasil pengukuran parameter cuaca yaitu suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan curah hujan. Dengan memanfaatkan sensor – sensor yang dapat mengukur parameter tersebut, maka dalam penelitian ini dirancang sebuah system pemantauan parameter cuaca untuk menentukan potensi penyulutan api menjadi kebakaran dan menggunakan SMS gateway sebagai media transmisi data. Perhitungan FFMC (Fine Fuel Moisture Code) ini akan dihitung dan ditampilkan menggunakan visual basic. Tampilan pada visual basic berupa tampilan FFMC harian, tampilan peta wilayah berdasarkan nilai FFMC dan tampilan uji perhitungan FFMC secara manual.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".