PENGELOMPOKAN KEBUTUHAN JUMLAH AIR AKIBAT KEKERINGAN DI KABUPATEN TUBAN PADA TAHUN 2020 DENGAN ALGORITMA K-MEANS
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.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.013 |
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".