Analisis Nilai Laju Erosi dengan Menggunakan Metode Petak Kecil Pada Lahan Reklamasi di Desa Keraitan, Kecamatan Bengalon, Kabupaten Kutai Timur, Provinsi Kalimantan Timur (Studi Kasus PT. Darma Henwa Bengalon Coal Project)
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan pertambangan yang ada di Indonesia umumnya dilakukan dengan menggunakan metode penambangan terbuka dan menyebabkan terjadinya kerusakan lahan seperti terbukanya kawasan hutan, tingginya laju erosi, dan terjadinya sedimentasi. Maka PT. Darma Henwa melakukan upaya kegiatan reklamasi lahan pasca tambang serta penelitian pengukuran laju erosi dilakukan di lahan reklamasi 3 bulan, 6 bulan, dan 12 bulan. Tujuan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu untuk Untuk menghitung nilai laju erosi di area reklamasi umur 3 bulan, 6 bulan, dan 12 bulan di PT. Darma Henwa. Pengambilan sampel erosi dilakukan dengan metode petak kecil berukuran 9 m x 2 m dan dilakukan sebanyak 30 kali setiap kali kejadian hujan mulai dari tanggal 07 Januari 2022 – 02 Maret 2022. Parameter yang diambil yaitu aliran permukaan limpasan, konsentrasi sedimen. Metode penentuan pemasangan petak erosi dilakukan dengan metode purposive sampling dengan melihat perbedaan kemiringan lereng yang relatif sama dan perbedaan umur lahan reklamasi dan akan dilakukan analisis sampel metode matematis dan laboratorium. Hasil dan kesimpulan dari penelitian ini adalah erosi di lahan reklamasi 3 bulan sebesar 288.10 ton/ha/tahun dan tekstur tanah berupa lempung dan aliran permukaan yang terjadi sangat tinggi, pada lahan reklamasi 6 bulan hasil erosi yang terjadi 180.37 ton/ha/tahun dan tekstur tanah berupa lempung berpasir dan aliran permukaan yang terjadi lebih rendah apabila dibandingkan dengan lahan reklamasi 3 bulan, dan pada lahan reklamasi 12 bulan hasil erosi yang dihasilkan sebesar 104.88 ton/ha/tahun dan tekstur tanah berupa lempung berliat dan aliran permukaan yang terjadi sangat rendah apabila dibandingkan dengan lahan reklamasi 3 bulan dan 6 bulan. Kata Kunci: Erosi, Petak Kecil, Reklamasi
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; 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".