Analisis Ketersediaan Air Upaya Pemenuhan Kebutuhan Air Bersih di Desa Tinawun Kecamatan Malo Kabupaten Bojonegoro
Bibliographic record
Abstract
Air adalah kebutuhan vital untuk keberlangsungan hidup setiap makhluk di bumi. Tanpa adanya air di bumi maka kehidupan tidak akan pernah ada). Tingkat kebutuhan air di setiap daerah pasti berbeda yang disebabkan oleh tingkat penggunaan dan jumlah penduduk di daerah tersebut. Begitu pula kebutuhan air bersih di Kabupaten Bojonegoro yang berfariatif di setiap wilayahnya termasuk di Desa Tinawun Kecamatan Malo Kabupaten Bojonegoro. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui perkiraan jumlah penduduk Desa Tinawun tahun 2030 dikaitkan dengan kebutuhan air bersih di Desa Tinawun pada tahun 2030. Metode perhitungan menggunakan aritmatik, geometrik dan regresi linier. Hasil dari penelitian ini bahwa Jumlah penduduk Desa Tinawun pada tahun 2030 diprediksi sebanyak 1.867 Jiwa, Sedangkan untuk jumlah pelanggan pengguna air WISLIC pada tahun 2030 diperkirakan sebanyak 124 SR atau diperkirakan sebnayak 1,275 jiwa. Prediksi kebutuhan air Desa Tinawun berdasarkan jumlah prediksi penduduk pada tahun 2030 sebanyak 1,789 Liter/detik, Untuk prediksi kebutuhan air berdasarkan jumlah pelanggan pada tahun 2030 sebanyak 0,955 liter/detik. Sedangkan ketersedian air Sendang Sejahtera yang dari hasil penelitian didapat hasil 0,919 liter/detik, sehingga untuk mencukupi kebutuha air ditahun 2030 memiliki kekurangan air sebanyak 0,036 liter/detik.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".