Pengukuran Pemahaman dan Kesiapsiagaan Terhadap Potensi Bencana Geologi Area Indramayu di SMK Migas Balongan
Bibliographic record
Abstract
Bencana geologi di Palu-Donggala (Sulawesi Tengah), September 2018, menimbulkan bayak kerusakan korban jiwa. Pertengahan tahun 2018, terjadi semburan gas alam yang menimbulkan semburan api dan air panas di wilayah selatan Indramayu, diperkirakan adanya patahan/sesar aktif yang memotong batuan reservoir migas hingga permukaan bumi. Antisipasi bencana geologi tersebut bukan hanya tugas instansi milik pemerintah terkait, namun semua pihak terkait, seperti Akamigas Balongan. SMK Migas Balongan, adalah SMK paling terkait dengan geologi khususnya migas. Penelitian dilakukan di bulan Desember 2018, dengan metode kuisioner dengan bobot pertanyaan potensi jenis bencana gelogi, level 1 s,d 5, yaitu: tidak berpotensi, kurang berpotensi, tidak tahu, berpotensi, dan sangat berpotensi, dan pertanyaan dengan jawaban tahu atau tidak tahu. Sasaran responden adalah siswa, guru, dan tenaga pendidikan. Hasilnya, pemahaman mengenai bencana geologi di Indramayu yaitu Gempa Bumi dengan jawaban rata-rata adalah level-3 (tidak tahu), Tsunami level-3, dan Erupsi Gunungapi level-2, padahal bencana tersebut seharusnya tidak berpotensi terjadi (level-1), hal ini disebabkan kurang tahunya pengetahuan mengenai bencana Geologi. Sedangkan kurangnya pengetahuan lainnya cukup tinggi, yaitu tidak tahu potensi bencana alam lainnya sebanyak 92%, tidak tahu semburan gas alam di Indramayu sebanyak 51%, tidak tahu BNPB, PVMBG, dan BMKG sebanyak 57%, dan tidak tahu buku saku BNPB sebanyak 68%. Karena itu, perlu dilakukan penyuluhan mengenai bencana Geologi untuk masyarakat umum.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.004 |
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".