ANALISIS KINERJA PENGELOLAAN AIR HUJAN DENGAN SISTEM PEMANENAN AIR HUJAN DAN INFILTRATION TRENCH DI PERUMAHAN DOSEN UNSRI KELURAHAN BUKIT LAMA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Perubahan tata guna lahan mempengaruhi jumlah runoff yang dapat meresap ke dalam tanah. Permasalahan ini dapat ditemukan di Perumahan Dosen UNSRI. Hal ini dapat diatasi dengan pengelolaan air dari hujan seperti Infiltration Trench (parit infiltrasi) maupun Rain Water Harvesting (permanen air hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis scenario terbaik dalam pengolahan air hujan di daerah penelitian untuk mengurangi runoff berlebih yang terjadi. Data curah hujan harian, tata guna lahan, premeabilitas tanah dan pengukuran lahan serta dimensi drainase existing digunakan dalam analisis algoritma. Penentuan skenario efektif dilakukan dengan analisis algoritma serta dengan memperhitungkan RAB. Skenario yang meliputi infiltration trench kedalaman 1 m serta sistem PAH dengan volume tangki 2 m3 memiliki efektivitas rata-rata terbesar yaitu 55,33%, apabila dibanding dengan skenario Infiltration Trench kedalamam 1 m saja, dapat dikatakan bahwa sistem PAH membawa efektivitas sebesar 23,94%. Sebaliknya dengan penambahan pada implementasi Infiltration Trench hanya meningkatkan efektivitas sebesar 18,4%. Rencana Anggaran Biaya total pada implementasi Infiltration Trench ialah 2 kali lipat dari Sistem PAH. Maka ditetapkan skenario terbaik yaitu implementasi Sistem PAH dengan volume tangki 2 m3. Skenario ini memiliki nilai efektivitas pengurangan runoff rata-rata sebesar 37,05% dari 3 data tahun yang digunakan dan biaya sebesar 1,8 Miliyar Rupiah untuk keseluruhan 194 rumah.
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.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it