APLIKASI TEKNOLOGI PENGOLAHAN AIR ASIN MENGGUNAKAN MEMBRAN REVERSE OSMOSIS DI PULAU BARRANG CADDI, MAKASSAR
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
Pulau Barrang Caddi memiliki luas wilayah 4 ha dengan jarak 11 km dari Kota Makassar dan merupakan pulau yang padat penduduknya yang berjumlah 1263 jiwa. Untukmendapatkan air bersih, masyarakat umumnya menggali sumur dangkal, namun airnyaberubah menjadi asin pada musim kemarau Pada pemukiman yang padat, kualitas airsumurnya menurun dari tahun ke tahun. Air bersih merupakan barang langka di pulaupulaukecil, terutama pada lokasi yang penduduknya padat. Kualitas air tanah dangkalsemakin menurun disebabkan oleh intrusi air laut, dimana air menjadi asin karenatingginya kadar garam. Untuk menyajikan air minum yang sehat harus dibeli denganharga yang mahal dan hanya ada di Kota Makassar. Untuk mengatasi masalah tersebut maka diperlukan pengolahan air dengan teknologi reverse osmosis yang dapatmengolah air asin menjadi air tawar. Kegiatan ini meliputi survei, desain, pretreatment,pengolahan lanjut dan pasca produksi. Teknologi Sea Water Reverse Osmosis (SWRO)pada Unit Arsinum yang diaplikasikan di P. Barrang Caddi ini menghasilkan air produkolahan yang layak minum dan sesuai dengan baku mutu. Selain itu, dilakukan pulaperhitungan biaya energi hasil Unit Arsinum tersebut untuk memenuhi biaya operatordan perawatan. Kata Kunci: teknologi, pengolahan, air asin, reverse osmosis, air minum
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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