Peringatan Dini Banjir Menggunakan Multi Sensor Pada Prototype Aliran Sungai Berbasis Internet of Things
Bibliographic record
Abstract
Salah satu dampak nyata dari perubahan iklim adalah banjir yang telah terjadi lebih sering di banyak wilayah padat penduduk dan menyebabkan dampak pada kehidupan manusia dan mata pencaharian. Untuk mendapatkan ketinggian permukaan air kanal, dengan cara memanfaatkan rambatan gelombang suara ultrasonik yang dipantulkan pada obyek. Dengan diketahuinya jarak obyek, maka dapat dilakukan komputasi untuk mengetahui ketinggian permukaan air kanal. Nilai ketinggian permukaan air kanal dikirim melalui jaringan internet menuju Internet of Thing (IoT) cloud server yang dapat di monitor oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun alat mengukur ketinggian air sungai sehingga dapat mendeteksi apabila akan terjadi banjir, alat ini menggunakan multi level sensor sebagai sensor yang dapat mendeteksi ketinggian air dan memanfaatkan teknologi IoT untuk monitoring langsung. Hasil yang dicapai dalam penelitian ini alat prototype peringkatan dini banjir dapat yang dikontrol menggunakan aplikasi android untuk mengetahui ketinggian air melalui sensor yang dipasang pada aliran sungai, sehingga dapat dijadikan sebagai system peringatan dini banjir.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.006 |
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".