ANALISA DERET WAKTU CURAH HUJAN DAN KARAKTERISTIK IKLIM DI KOTA MAJALENGKA
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
Pemanasan global bukan lagi issue karena sudah menunjukkan dampak yang nyata. Peningkatan suhu pasti mengubah karakteristik hujan dan menimbulkan cuaca ekstrem yang berpotensi menimbulkan perubahan iklim dan bencana. Kota Majalengka harus melakukan analisa kerentanan terhadap bencana akibat perubahan iklim sehingga bisa melakukan antisipasi. Antisipasi bencana terutama kekeringan, yang sudah pernah terjadi beberapa kali. Antisipasi bisa dilakukan dengan melakukan proyeksi curah hujan dan mengetahui perubahan karakteristik iklim. Penelitian ini melakukan analisa deret waktu dan proyeksi jangka pendek menggunakan metoda Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), berdasarkan data hujan harian maksimum selama 10 tahun (2011 – 2021) di Kota Majalengka. Analisa karakteristik iklim meliputi indeks musiman, tipe atau pola iklim dan frekuensi kejadian hujan. Kota Majalengka dalam kurun waktu 2011 – 2021 memiliki indeks musiman yang bervariasi antara 0,50 – 0,98 dan dengan indeks musiman rata-rata 0,79 yang mengklasifikasikan iklim di Kota Majalengka memiliki karakteristik musim yang selalu mulai dan berakhir pada bulan – bulan yang tetap tetapi cenderung memiliki musim kemarau yang lebih panjang. Kota Majalengka rentan terhadap bencana kekeringan. Model Arima terbaik untuk data hujan di Kota Majalengka dengan kurun waktu 2011 – 2020 adalah model ARIMA (3, 0. 1).
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.005 |
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