DEBIT ALIRAN MAKSIMUM SALURAN DRAINASE DI WILAYAH PERMUKIMAN RW.8 DESA LANGENHARJO, SUKOHARJO
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
Abstrak
 Wilayah RW.8 Langenharjo, Grogol, Sukoharjo merupakan area yang selalu tergenang banjir di setiap musim hujan tiba. Penyebab pasti terjadinya genangan belum diketahui karena belum pernah dilakukan penelitian secara ilmiah mengenai ini. Untuk itu perlu kiranya saat ini dilakukan langkah awal untuk mengetahui kondisi hidrologis yang terjadi di area ini. Permasalahannya adalah seberapa besar debit aliran maksimum yang ditimbulkan oleh hujan di area ini dan harus dibuang keluar? Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui besaran debit aliran maksimum oleh hujan dengan periode ulang 1,01 tahun dan periode ulang 2 tahun yang nantinya diharapkan bisa menjadi bekal untuk penyelidikan penyebab terjadinya genangan dan perencanaan penanggulangan banjir selanjutnya. Debit aliran maksimum periode ulang 1,01 tahun bisa digunakan untuk mengevaluasi kapasitas saluran yang ada dan debit aliran maksimum periode ulang 2 tahun bisa untuk merencanakan kapasitas pompa yang dibutuhkan apabila dilaksanakan pompanisasi. Metode penelitian menggunakan metode Rasional. Hasil penelitian menemukan besaran debit aliran maksimum untuk periode ulang 1,01 tahun (Q1,01) sebesar 0.68 m3/det dan untuk periode ulang 2 tahun (Q2) sebesar 0.95 m3/det.
 Kata kunci: Intensitas hujan, luas area tangkapan. debit aliran.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 it