SISTEM INFORMASI BENCANA TANAH LONGSOR (SI-BENAR) BERBASIS WEB UNTUK WILAYAH DESA CILILIN, KECAMATAN CILILIN, KABUPATEN BANDUNG BARAT
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Tanah longsor merupakan peristiwa kebencanaan yang kerap terjadi di wilayah Desa Cililin, Kecamatan Cililin, Kabupaten Bandung Barat, yang memiliki dampak negatif diantaranya adalah jatuhnya korban jiwa, kerugian rusaknya insfrastruktur, perekonomian yang tersendat, menurunnya harga tanah di daerah setempat serta trauma psikis bagi para korban selamat sehingga menimbulkan berbagai gangguan kejiwaan. Bencana tanah longsor dapat terjadi dimana dan kapan saja, namun dapat diidentifikasi lebih dini menggunakan Early Warning System (EWS) tanah longsor. EWS tanah longsor memerlukan suatu tampilan untuk menampilkan data-data monitoring kepada stakeholder yang berkaitan dengan bencana tanah longsor berupa sebuah aplikasi sistem informasi. Aplikasi sistem informasi bencana tanah longsor (Si-Benar) berbasis web ini dirancang menggunakan beberapa tahapan perancangan desain diagram, desain tampilan, menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL dan menampilkan data-data sensor dari hardware EWS tanah longsor dengan tampilan responsif. Sistem informasi bencana tanah longsor (Si-Benar) berbasis web merupakan solusi untuk memberikan informasi faktual mengenai data-data yang digunakan sebagai bahan monitoring dan evaluasi mengenai potensi bencana tanah longsor di wilayah Desa Cililin, Kecamatan Cililin, Kabupaten Bandung Barat. Kata kunci: Tanah Longsor, Early Warning System (EWS), Aplikasi sistem informasi bencana tanah longsor (Si-Benar), Data
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.008 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it