Pemetaan Oksigen Terlarut Menggunakan Citra Landsat-8 Studi Kasus Wilayah Pesisir Kota Tuban
Bibliographic record
Abstract
Teknologi penginderaan jauh merupakan hal yang penting dalam bidang Teknik Sipil untuk mengetahui topografi bumi, siklus hidrologi, dan lain-lain. Pada penelitian ini citra satelit landsat-8 digunakan untuk mengamati seluruh permukaan bumi di bagian Utara Tuban. Pantai Boom juga memiliki potensi sumber daya laut yang tinggi yang harus dijaga. Dalam upaya untuk menjaga kelestarian sumber daya laut yang tinggi yang harus diperhatikan salah satunya adalah oksigen terlarut, semakin besar angka oksigen terlarut (DO) menunjukkan bahwa kualitas air di wilayah tersebut semakin tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran oksigen terlarut di wilayah pesisir Pantai Boom Kabupaten Tuban. Metode yang digunakan dalam menganalisis kadar oksigen terlarut adalah dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dengan citra satelit Landsat 8. Hasil penelitian ini dapat mengkonfirmasi keadaan daerah pesisir Kota Tuban dari sebaran oksigen terlarut (DO). Hasil analisa menunjukkan bahwa nilai data insitu untuk oksigen terlarut sebesar 0,58 – 5,79 mg/L Klasifikasi derajat pencemaran masuk kategori tercemar ringan. Sedangkan untuk korelasi tertinggi antara data insitu dan data citra oksigen terlarut sebesar 0.654283 artinya korelasi positif sedang. Hasil analisa menggunakan uji Chi-Square H0 ditolak yang artinya ada perbedaan antara oksigen terlarut in-situ dengan oksigen terlarut citra satelit padatahun 2018 sampai dengan 2023.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".