Kajian Potensi Pemanfaatan Air Tanah Berdasarkan Data Geolistrik Resistiviti untuk Air Baku
Bibliographic record
Abstract
Air tanah merupakan sumber air yang penting, baik dalam penggunaan domestik, agrikultur dan industri. Kepadatan penduduk yang tinggi, distribusi air yang tidak merata, tingginya kebutuhan, perkembangan ekonomi, perubahan iklim dan lainnya menyebabkan peningkatan konsumsi dan kekurangan air permukaan. Kurangnya air permukaan menyebabkan kebutuhan akan air tanah sebagai alternatif sumber air baku meningkat. Oleh karena itu perlu dilakukan kajian potensi air tanah pada aikufer dalam (tertekan) di Pulau Bacan Kab. Halmahera Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis penyebaran potensi Air bawah tanah untuk Air Baku menggunakan metotede Geolistrik Resistiviti dengan konfigurasi Schlumberger dan menganalisa Kondisi dan potensi kualitas Air Bawah Tanah. Metode Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode diskriptis analisis untuk menggambarkan kondisi akuifer namun demikian beberapa hal disampaikan secara kuantitatif. Kondisi akuifer diperoleh dari hasil interpretasi data geolistrik resistiviti dengan didukung data hasil pengamatan geologi dan hidrology serta data sekunder berupa hasil pumping tes. Potensi penyebaran air tanah pada lokasi penelitian diklasifikasinkan menjadi 3 bagian yaitu kondisi resistivitas rendah antara 0-5 m (batuan yang mengandung air laut), kondisi resistivitas Menengah antara 6 -100 m (Batuan yang mengandung air tawar) dan kondisi resistivitas tinggi antara 101-175 m (Lapisan Alluvial). Dari hasil analisis Terlihat indikasi keterdapatan batuan keras yang cukup masif yang terdeteksi mulai dari 0 –100 meter. Potensi keterdapatan air yang cukup baik pada lokasi ini berada pada kedalaman 50 – 100 meter di bagian timur lokasi penelitian. Untuk Kondisi dan potensi kualitas Air Bawah Tanah Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas air tanah di Pulau Bacan ditinjau dari parameter Kimia dengan nilai rata-rata yaitu a. besi (Fe) 0,08830 mg/L, b. pH 7,3, c. kesadahan 212 mg/L dan d. Nitrat0,816 mg/L, dari hasil analisis tidak ada nilai yang melebihi nilai baku mutu yang ditentukan oleh Peraturan Menteri Nomor 416/MenKes/Per/IX/1990, berdasarkan status mutu air yang didapat maka sampel air dikategorikan aman dan layak digunakan.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".