ANALISIS NERACA AIR DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) WAY SUKADANA KABUPATEN LAMPUNG TIMUR LAMPUNG
Bibliographic record
Abstract
Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sukadana adalah bagian dari Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sekampung yang secara administratif terletak di kabupaten Lampung Timur. Penulisan ini menganalisis keseimbangan antara kebutuhan dan ketersediaan air di DAS Way Sukadana.Dalam penelitian ini kebutuhan air yang dianalisis adalah kebutuhan air penduduk, kebutuhan air ternak, kebutuhan air irigasi dan kebutuhan air industri. Kebutuhan air akan dibandingkan dengan ketersediaan air di DAS Way Sukadana, Analisis debit ketersediaan air menggunakan metode NRECA. Metode NRECA adalah suatu metode simulasi hujan debit yang diperkenalkan oleh Norman H. Crauford pada tahun 1985. Model NRECA merupakan model konsepsi yang bersifat deterministik. Model konsepsi adalah model dengan basis teori, sedang sifat deterministik adalah penggunaan persamaan dan rumus semi empiris untuk menginterpretasikan fenomena proses fisiknya (Trisnoadhy, 2011). Hasil dari analisis didapatkan bahwa Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sukadana berada pada level surplus dan memiliki debit andalan rata-rata sebesar 228,22 m 3/detik. Debit andalan tersebut sangat mampu untuk memenuhi kebutuhan air irigasi sebesar 42,34 m 3/detik pada tahun 2019 dan sampai dengan 10 (sepuluh) tahun mendatang sebesar 44,04 m 3/detik pada tahun 2029 Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Sukadana masih berada pada level surplus.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".