PEMANFAATAN DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION PADA STASIUN HUJAN DI WILAYAH SUNGAI BENANAIN
Bibliographic record
Abstract
Wilayah Sungai Benanain merupakan salah satu wilayah sungai yang berada di Pulau Timor. Sumber air yang berada pada wilayah sungai ini memiliki kontribusi yang sangat besar dalam pemanfaatannya bagi pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh data curah hujan dari TRMM dan pos hujan yang dapat dipakai pada analisis hidrologi. Analisis ini dilakukan pada 26 data pos hujan yang dikunci oleh grid TRMM dengan resolusi 0,25° x 0,25°. Dalam setiap grid TRMM terdapat minimal 1 data pos hujan sehingga berdasarkan persebarannya pada penelitian ini terdapat 11 grid TRMM. Hasil yang diperoleh adalah nilai koefisien korelasi pada basis hujan bulanan sebesar 0,1143 – 0,8760. Nilai RMSE pada basis hujan bulanan sebesar 34,59 – 1102,86. Nilai error pada basis hujan harian maksimum tahunan (HHMT) sebesar 0,0610 – 1,3647. Nilai error pada basis hujan harian sebesar 0,0029 – 0,0463. Data curah hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana ialah data yang memiliki nilai R100/R2 antara 1,5–3,4 serta grafik lengkung faktor pertumbuhannya memiliki trend yang relatif sama dengan data hujan lainnya. Data satelit yang lolos uji karakteristik hujan rencana ialah yakni TRMM I, II, III, IV, V, VIII, IX, X dan XI. Pos hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana yakni Kaubele, Haliwen, Baurasi, Lahurus, Oekoni, Manufui, Uaba’u, Noemuti, Kesetnana, dan Oinlasi.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".