Aplikasi Pemodelan Qual2kw Terhadap Kualitas Air Sungai Elo Dengan Parameter DO Dan TSS dari Hasil Kegiatan Pemandian Air Panas Candi Umbul Telomoyo
Bibliographic record
Abstract
Pemandian air panas Candi Umbul Telomoyo digunakan sebagai tempat rekreasi dan terapi. Kegiatan tersebut menghasilkan zat buang berupa air sisa pemandian yang dibuang langsung ke dalam badan Sungai Elo yang apabila tidak dikelola dengan baik dapat mengakibatkan penurunan kualitas air sungai. Aplikasi pemodelan QUAL2Kw dilakukan untuk dapat mengetahui kandungan DO dan TSS di Sungai Elo sesuai dengan kondisi eksistingnya serta untuk mengetahui berapa banyak beban pencemaran yang dapat ditampung oleh badan sungai. Metode kuantitatif yang digunakan berupa pemodelan QUAL2Kw (segmentasi, kalibrasi model dan verifikasi model) dan perhitungan beban pencemaran dan daya tampung beban pencemaran. Metode kualitatif deskriptif untuk menganalisa hasil yang telah didapatkan. Nilai parameter DO dari hasil pemodelan berturut-turut 8,3 mg/L; 7,95 mg/L; 7,9 mg/L; dan 7,62 mg/L dan parameter TSS berturut-turut 4 mg/L; 5,8 mg/l; 5,1 mg/L; dan 4,6 mg/L. Daya tampung badan sungai dalam menerima beban pencemaran untuk nilai DO berturut-turut 497,664 kg/hari; 556,416 kg/hari; 604,8 kg/hari; 642,816 kg/hari dan untuk daya tampung TSS berturut-turut adalah 5.723,136 kg/hari; 0 kg/hari; 0 kg/hari; dan 0 kg/hari. Badan sungai masih dapat menerima beban pencemaran yang masuk untuk parameter DO, sedangkan badan sungai perlu pengelolaan lebih lanjut untuk parameter TSS karena daya tampung yang dapat diterima sungai terbatas.Kata Kunci: Beban Pencemaran; Daya Tampung; Pemandian Air Panas; Pemodelan; QUAL2Kw
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 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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".