SEBARAN KUALITAS AIR DALAM ALIRAN SUNGAI KUIN KOTA BANJARMASIN
Bibliographic record
Abstract
Banjarmasin merupakan kota yang dikenal dengan seribu sungai yang terletak diibukota Kalimantan. Salah satu sungai tersebut adalah sungai Kuin. Sungai sangatlah penting bagi masyarakat Kalimantan Selatan sehingga berkembang suatu aktivitas disungai,yang akan mempengaruhi kualitas air sungai. Pencemaran sungai kuin diakibatkan banyaknya limbah padat dan cair secara langsung sehingga sungai tersebut menurun kualitasnya. Besarnya aktivitas disepanjang sungai kuin akan berpengaruh terhadap kualitas air sungai, maka perlu dilakukan studi kualitas air sungai agar mengetahui kualitas air sungai tersebut untuk menentukan strategi pengendalian air sungai. Penelitian ini bertujuan untuk Menganalisis nilai kadar oksigen terlarut dalam aliran sungai Kuin Kota Banjarmasin dan didukung data kualitas air lainnya seperti BOD dan COD. Data diambil sepanjang sungai kuin dengan Jumlah stasiun pengambilan sampel dibagi menjadi 10 titik yang tersebar disepanjang sungai dengan jarak antar stasiun ± 400 m, dengan asumsi bahwa pada jarak ini terdapat perubahan sebaran oksigen terlarut dalam aliran sungai. Setiap stasiun diambil 3 kali pengulangan ( sisi kiri, tengah, dan sisi kanan ) sungai. Sehingga diperoleh 30 sampel air. Hasil analisis kualitas air Sungai Kuin yang dilakukan di Laboratorium Perikanan dan Kelautan Universitas Lambung Mangkurat diketahui konsentrasi DO sungai kuin berkisar 1,68 – 3,41 mg/l, nilain BOD dalam aliran sungai kuin berkisar 8 – 26,67 mg/l. Serta nilan COD Sungai Kuin berkisar 26,53 – 31,04 mg/l.Hasil perbandingan dengan baku mutu berdasarkan Peraturan gubernur Kalsel No. 05 Tahun 2007 kualitas sungai kuin tidak memenuhi baku mutu air kelas II. Dilihat dari hasil tersebut, kondisi sungai kuin telah mengalami pencemaran.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.008 |
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".