Pengaruh Aktivator HCL dalam Arang Tempurung Kelapa Guna Menurunkan Kadar COD, BOD, dan TSS pada Limbah Cair Tahu
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
Indonesia merupakan negara agraris yang sebagian besar penduduknya memiliki mata pencaharian sebagai petani, khususnya di wilayah Cilacap Jawa Tengah. Tanaman kelapa (Cocus nucifera. L) merupakan tanaman tropis yang tumbuh subur di Indonesia dan dikenal oleh masyarakat dan memiliki berbagai kegunaan. Namun, pemanfaatan tanaman kelapa umumnya hanya terbatas pada daging buahnya saja untuk diolah menjadi santan, sehingga bagian lain dari tanaman kelapa, seperti tempurung kelapa cenderung berpotensi sebagai limbah dan kurang dimanfaatkan secara optimal[1]. Tempurung kelapa dapat dijadikan arang aktif menggunakan aktivator HCL dengan metode yang sederhana dan ekonomis. Jumlah konsentrasi aktivator yang digunakan adalah 1N dan 3N. Dengan menggunakan metode adsorbsi dan filtrasi untuk mengolah limbah cair tahu didapatkan penurunan kadar COD, BOD, dan TSS yang berbeda. Pada penggunaan aktivator HCL 1N didapat hasil penurunan COD, BOD, dan TSS secara berurutan sebesar 20%, 23%, dan 73%. Hasil tersebut diperoleh setelah sampel mengalami adsorbsi dan filtrasi selama 2 jam. Sedangkan efektivitas penggunaan aktivator HCL 3N menghasilkan penurunan kadar COD, BOD, dan TSS sebesar 28%, 31%, dan 76%.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it