ANALISIS LONGSHORE CURRENT DAN LONGSHORE SEDIMENT TRANSPORT PADA PANTAI AENG, GALESONG UTARA, KABUPATEN TAKALAR
Bibliographic record
Abstract
Pantai Aeng merupakan bagian dari wilayah pesisir Kabupaten Takalar yang berbatasan langsung dengan Kota Makassar dan memiliki potensi kegiatan industri, perikanan, rumput laut, dan pariwisata. Namun permasalahan abrasi di sepanjang pesisir Kabupaten Takalar akibat arus menyusur pantai terjadi hampir di semua wilayah pesisir. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis arah dan kecepatan arus menyusur pantai serta pengaruhnya terhadap angkutan sedimen menyusur pantai. Analisis data gelombang menggunakan metode peramalan gelombang berdasarkan data angin selama 10 tahun yang diperoleh dari BMKG Wilayah IV Kota Makassar. Kecepatan arus dan angkutan sedimen menyusur pantai dihitung menggunakan persamaan empiris. Hasil analisis menunjukkan bahwa tinggi gelombang pecah (Hb) berkisar antara 1,64 m - 2,00 m dengan kedalaman gelombang pecah (db) berkisar antara 2,1 m - 2,5 m. Kecepatan arus menyusur pantai berkisar antara 4,13 – 4,55 m/det, dengan arah arus dari barat menuju ke timur menyusuri pantai. Analisis distribusi sedimen di daerah Pantai Aeng menunjukkan bahwa sedimen didominasi oleh pasir halus hingga pasir kasar, dengan angkutan sedimen menyusur pantai berkisar antara 13.159,93 – 19.674,25 m3/hari atau 4.803.373 – 7.181.101 m3/tahun dari arah barat ke arah timur, sesuai dengan arah gelombang datang dominan. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai data referensi untuk menentukan penanganan abrasi di pesisir Pantai Desa Aeng. Penanganan struktural yang dapat dilakukan antara lain pembangunan struktur groin permeable yang dapat mengendalikan besarnya angkutan sedimen menyusur pantai dan tetap menjaga kestabilan garis pantai.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".