STUDI HIDRO OSEANOGRAFI PANTAI SEBALANG KECAMATAN KATIBUNG KABOATEN LAMPUNG SELATAN
Bibliographic record
Abstract
Wilayah Pesisir Sebalang atau yang lebih dikenal dengan pantai sebalang mempunyai potensi pengembangan dalam hal pariwisata, ekonomi dan industri. Hal ini dapat terlihat dari aktivitas ekonomi penduduk setempat yaitu sebagai nelayan, tempat pariwisata yaitu pantai Sebalang dan PLTU Sebalang. Studi mengenai Hidro oseanografi pada Wilayah Sebalang sangat diperlukan sebagai acuan dari pertimbangan dalam pengembangan wilayah Sebalang. Penelilian ini bertujuan menganalisis pola angin pada BMKG Panjang dan BMKG Branti, kemudian dianalisis data angin pada BMKG Panjang dan BMKG Branti selama 10 tahun pencatatan (tahun 2011-2020) menjadi data gelombang terhitung di Pantai Sebalang. Selanjutnya melakukan analisis gelombang ekstrim dengan kala ulang 2, 5, 10, 25, 50 dan 100 tahun yang terjadi pada Pantai Sebalang. Studi ini dilakukan sebagai bahan rekomendasi untuk pengembangan wilayah sebalang berdasarkan gelombang terhitung yang terjadi. Berdasarkan hasil analisis terdapat ketidaksesuaian antara pola angin pada BMKG Panjang dan BMKG Branti. Akan tetapi data angin dari BMKG Panjang dan Branti dapat digunakan dalam penentuan gelombang terhitung karena nilai selisih antara gelombang terhitung di Pntai sebalang berdasarkan Data Angin di BMKG panjang dan BMKG Branti sangat kecil, yaitu 0,07 meter. Selanjutnya dalam analisis gelombang ekstrim untuk kala ulang 2, 5, 10, 25, 50 dan 100 tahun, metode yang memenuhi yaitu metode Fisher Pippet Type I.Kata Kunci: Pantai Sebalang, Pola Angin, Gelombang Terhitung, Gelombang Ekstrim.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 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".