PROGRAM PELATIHAN PERLINDUNGAN RESIKO KEBAKARAN DENGAN PENGENALAN DAN PENGGUNAAN APAR
Bibliographic record
Abstract
Kebakaran yang terjadi di Yogyakarta mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya naik ke tahun berikutnya, khususnya di daerah yang padat penduduknya serta pada wilayah atau daerah industri. Kebakaran merupakan hal yang sering terjadi, dan ini akan membahayakan serta mengancam keselamatan jiwa seseorang. Oleh karena itu sangat dibutuhkan sikap kesadaran serta kesiapan untuk menangani apabila terjadi kebakaran dan ini perlu peran serta dukungan baik oleh masyarakat itu sendiri maupun pemerintah setempat. Bertolak dari sering terjadinya bencana kebakaran tersebut sangat diperlukan suatu pelatihan perlindungan risiko kebakaran dengan pengenalan dan penggunaan APAR. Pelatihan yang dilakukan bertujuan agar masyarakat lebih mengetahui serta memahami bagaimana bila terjadi musibah kebakaran serta bagaimana penanggulangannya. Pelatihan dilakukan di Dusun Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta, karena wilayah ini sangat padat penduduknya dan riskan terjadi kebakaran, disamping itu dusun Condong Catur letaknya berdampingan dengan kota Yogyakarta yang penduduknya padat. Peserta berjumlah 30 orang. Dari hasil pelatihan terjadi peningkatan pemahaman sebelum dan sesudah pelatihan, diantaranya terjadi peningkatan pemahaman mengenai konsep segitiga api sebesar 90%, peningkatan pemahaman pengetahuan penggunaan APAR sebesar 87%, dan peningkatan konsep pemadaman tradisional mengalami peningkatan sebesar 83%. Kata kunci: APAR, Pelatihan, Kebakaran
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.014 |
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".