OPTIMASI POLA OPERASIONAL WADUK PENJALIN KECAMATAN PAGUYANGAN KABUPATEN BREBES TERHADAP KEBUTUHAN IRIGASI
Bibliographic record
Abstract
Waduk Penjalin terletak di wilayah selatan Kabupaten Brebes tepatnya di Kecamatan Paguyangan Desa Winduaji. Waduk Kapasitas tampungan Waduk Penjalin tidak terlalu besar dengan volume rata – ratanya yaitu sekitar 9,25 juta m³. Penelitian ini diawali dengan melakukan analisis data sekunder yang didapat. Data – data kemudian diolah untuk mendapatkan besar debit bangkitan 10 tahun mendatang, serta kebutuhan air untuk irigasi berdasarkan pola tanam rencana. Studi diakhiri dengan simulasi pola pengoperasian waduk. Hasil studi ini diharapkan dapat membantu memberikan solusi untuk pengelola Waduk Penjalin dan diharapkan Pola Operasi Waduk Penjalin dapat berfungsi sebagai waduk yang Optimal terutama untuk Desa Winduaji.Berdasarkan hasil analisis debit bangkitan dengan menggunakan metode Thomas – Fiering dalam rentang tahun 2021 – 2031 didapatkan debit paling kecil sebesar 0 m3/bulan, dan debit terbesar yang mencapai 102.526.180,61 m3/bulan, dengan kebutuhan irigasi didapat kebutuhan terkecil adalah 0 m3/bulan, sedangkan kebutuhan irigasi terbesar didapat pada masa penyiapan lahan / land preparation untuk penanaman padi jenis (nedeco/prosida) varietas unggul dengan luas irigasi rencana sebesar 200 Ha untuk Desa Winduaji, maka kebutuhan irigasinya menjadi 676.026,68 m3/bulan. Berdasarkan hasil analisis water balance didapat peluang keandalan Waduk Penjalin sebesar 99,242% untuk 10 tahun kedepan sampai tahun 2031, dapat disimpulkan bahwa untuk 10 tahun kedepan ketersediaan air pada Waduk Penjalin masih ada dan dapat digunakan secara Optimal. Kata Kunci : Waduk Suplesi, Pola Operasi, Waduk Penjalin, Optimal.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".