PENGELOMPOKAN KEBUTUHAN JUMLAH AIR AKIBAT KEKERINGAN DI KABUPATEN TUBAN PADA TAHUN 2020 DENGAN ALGORITMA K-MEANS
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
Bencana Kekeringan di Kabupaten Tuban terjadi hampir setiap tahun. Bencana kekeringan jika dibiarkan dapat berdampak besar bagi kehidupan. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Tuban merupakan instansi pemerintah yang bertugas menanggulangi bencana tersebut. Bencana kekeringan dapat diatasi dengan pengelolaan pemenuhan pasokan air yang efektif dan efesien. Untuk itu, pada kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL) kelompok kami mengangkat masalah Pengelompokan kebutuhan jumlah liter air berdasarkan wilayah desa yang terdampak. Pengelompokan ini dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu kelompok kebutuhan air tinggi, kelompok kebutuhan air sedang, dan kelompok kebutuhan air rendah. Terdapat 10 desa yang termasuk dalam kelompok kebutuhan air tinggi atau C3. Jumlah liter air yang dibutuhkan desa tersebut antara 119.000 liter sampai dengan 126.000 liter air. Terdapat 9 desa yang termasuk kedalam kelompok kebutuhan air sedang atau C2. Jumlah liter air yang dibutuhkan desa tersebut antara 84.000 liter sampai dengan 105.000 liter air. Dan terdapat 4 desa yang termasuk kedalam kelompok kebutuhan air yang rendah atau C1. Jumlah liter air yang dibutuhkan desa tersebut antara 42.000 liter air.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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