Analisis Particulate Matter 10 µm (PM10) yang Ditimbulkan oleh Kegiatan Penambangan Andesit di Kabupaten Kulon Progo, DIY
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan Penambangan andesit dengan sistem tambang terbuka di Kalurahan Hargowilis menyebabkan penurunan kualitas lingkungan, salah satunya adalah penurunan intensitas kualitas udara ambien yang disebabkan adanya particulate matter 10 µm (PM10)yang ditimbulkan oleh kegiatan penambangan andesit.Hal tersebut merupakan pemicu timbulnya infeksi saluran pernapasan pada manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat mengetahui konsentrasi particulate matter 10 µm (PM10) di lokasi penelitian lalu dapat dianalisis menggunakan metode ISPU untuk mendapatkan arahan pengelolaan yang tepat. Hasil dari penelitian kualitas udara menunjukan bahwa dari 3 titik lokasi pengambilan sampel udara yang telah dilakukan selama 24 jam dengan baku mutu sebesar 75 µg/m3 bahwa pada lokasi 1 dan 2 memiliki konsentrasi sebesar 29,5 µg/m3 dengan nilai ISPU sebesar 39,75, dan lokasi 3 memiliki konsentrasi sebesar 29,2 µg/m3 dengan nilai ISPU sebesar 39,60. Berdasarkan hasil tersebut nilai ISPU termasuk ke dalam kategori baik dan status berwarna hijau. Arahan pengelolaan yang direncanakan adalah pembuatan Dust Suppression System (sistem pencegah debu) dengan alat Dry Fog System untuk mengatasi pencemaran udara yang terjadi di lokasi penambangan dengan cara menangkap partikulat yang berterbangan.Kata Kunci: Udara Ambien, Pencemaran Udara, Penambangan Andesit, PM10, ISPU
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".