Perencanaan Teknis Reklamasi Lahan Bekas Penambangan Andesit di Desa Somorejo, Kecamatan Bagelen, Kabupaten Purworejo, Provinsi Jawa Tengah
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan penambangan bahan tambang batuan berupa andesit di Desa Somorejo, Kecamatan Bagelen,Kabupaten Purworejo, Provinsi Jawa Tengah menyebabkan terjadinya perubahan fungsi lahan, bentuk lahan, dankualitas lingkungan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui tingkat kerusakan lahan akibat penambanganandesit dan membuat perencanaan teknis reklamasi lahan bekas penambangan andesit sebagai upayamelestarikan fungsi lingkungan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari metode survei danpemetaan yang dilakukan dengan pengamatan dan pengukuran di lapangan. Metode yang digunakan untukmengetahui tingkat kerusakan lahan adalah metode pengharkatan, dan metode purposive sampling. Setelahmengetahui tingkat kerusakan lahan, dalam membuat perencanaan teknis reklamasi menggunakan metodeanalisis deskriptif. Parameter yang digunakan untuk mengetahui tingkat kerusakan lahan adalah batas tepi galian,batas kemiringan dinding galian, tinggi dinding galian, relief dasar galian, tutupan vegetasi, dan kondisi jalan.Berdasarkan hasil evaluasi tingkat kerusakan lahan pada lahan bekas penambangan andesit di daerah penelitiantermasuk dalam kategori kerusakan tinggi dengan nilai harkat 14 dari keenam parameter kerusakan lahan.Perencanaan teknis reklamasi yang dilakukan harus memperhatikan dampak yang terjadi dengan mengacu padaRTRW Kabupaten Purworejo 2011-2031.Kata Kunci: Andesit; Kerusakan Lahan; Penambangan; Reklamasi; Revegetasi.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".