Analisis Kualitas Air Permukaan Akibat Limbah Peternakan Menggunakan Metode CCME WQI di Kalurahan Wijimulyo, Kapanewon Nanggulan, DIY
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
Peternakan memiliki dampak positif bagi masyarakat dalam menunjang perekonomian, tetapi peternakan bisa memiliki dampak negatif jika limbah dari peternakan tidak diolah melainkan langsung dibuang ke lingkungan terutama badan air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas air permukaan akibat limbah peternakan di Kalurahan Wijimulyo, Kapanewon Nanggulan, Kabupaten Kulon Progo, DIY. Metode yang digunakan pada penelitian yaitu Purposive Sampling dengan teknik Grab Sampling dengan pengambilan sesaat pada 2 titik dan pengambilan sampel sebanyak 4 kali. Perhitungan kualitas air permukaan menggunakan metode Canadian Council of Miniters of The Environment Water Quality Index (CCME). Hasil pengambilan sampel air permukaan didapatkan parameter BOD, COD, dan TSS melebihi baku mutu dengan nilai tertinggi BOD sebesar 209,5 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-4. Nilai COD tertinggi sebesar 304,5 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-3, serta parameter TSS tertinggi dengan nilai 569 mg/L di titik 1 pada pengambilan ke-1. Pada parameter pH dan Amoniak (sebagai Nitrogen) tidak melebihi baku mutu. Nilai kualitas pencemaran pada titik 1 sebesar 33,24 dengan klasifikasi Buruk, dan titik 2 sebesar 50,16 dengan klasifikasi Kurang. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber informasi penelitian lebih lanjut serta menjadi acuan dalam pengolahan limbah peternakan.
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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it