KAJIAN HIDROGEOLOGI UNTUK IDENTIFIKASI ZONA POTENSI SUMBER AIR BERBASIS PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DI WILAYAH KECAMATAN CIPATAT, KABUPATEN BANDUNG BARAT, JAWA BARAT
Bibliographic record
Abstract
Air tanah merupakan semua air yang terdapat dalam ruang batuan dasar atau regolith, juga bisa dikatakan aliran yang secara alami mengalir ke permukaan tanah melalui pancaran atau rembesan. Air tanah memiliki peran penting terutama untuk kebutuhan manusia. Daerah penelitian secara administratif terletak di Kecamatan Cipatat, Kabupaten Bandung Barat. Secara geografis berada pada 6°46’4.84” LS – 6°53’54.30” LS dan 107°18’7.44’ BT – 107°28’53.23” BT. Perkembangan wilayah Cipatat dalam kegiatan industri, jasa, perdagangan, dan pemukiman dapat mempengaruhi pemanfaatan air bawah tanah dan akan terus mengalami peningkatan. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi potensi sumber daya air dengan metode penginderaan jauh yang ditunjang Sistem Informasi Geografis (SIG), pengolahan data menggunakan data sekunder dan dilakukan pengecekan lapangan. Pengolahan citra satelit mengklasifikasikan citra kelas lahan Cipatat dibagi menjdi 4 jenis lahan, dari nilai pixel rendah ke tinggi yaitu lahan sebaran tubuh air, vegetasi penutup tanah, vegetasi perkebunan dan rerumputan, serta vegetasi hutan, tegalan, dan tanah berbatu. Hasil dari pengolahan data didapatkan wilayah yang termasuk kritis air di daerah penelitian memiliki prosentase 3 – 10% berada di Bojongheulang, Cipageran, Cirawemekar Mandala sari dan Rajamandala dan wilayah aman dengan prosentase 11-51% berada di Campaka Mekar, Ciburuy, Cihea, Cipatat, Gunung Masigit dan Padalarang. Berdasarkan uji korelasi luas sebaran vegetasi Cipatat dan sekitarnya dengan luas sebaran air tanah menunjukkan hubungan yang kuat dan saling mempengaruhi. Pengecekan lapangan dilakukan di kawasan Cibatat bagian Utara dan Selatan.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".