Analisis Kualitas Air Di Danau Tondano Menggunakan Evaluasi Temporal, WQI, CCME-WQI, DAN PCA
Bibliographic record
Abstract
Danau Tondano merupakan sumber air baku strategis di Sulawesi Utara yang mengalami tekanan akibat aktivitas antropogenik, seperti limbah domestik, pertanian, dan pertumbuhan eceng gondok. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas air Danau Tondano secara menyeluruh melalui evaluasi temporal, penilaian mutu air menggunakan Water Quality Index (WQI) dan Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI), analisis hubungan antarparameter menggunakan korelasi Spearman, serta identifikasi parameter dominan melalui Principal Component Analysis (PCA). Data diperoleh dari sistem pemantauan kualitas air otomatis (ONLIMO) milik Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia, yang dioperasikan oleh Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Minahasa, dengan periode pengamatan Januari 2024 hingga Februari 2025. Analisis dimulai dengan pembersihan data dari nilai kosong dan outlier menggunakan metode imputasi median serta regresi robust (Huber dan Theil-Sen). Evaluasi temporal dilakukan dengan memodelkan tren jangka panjang tiap parameter secara statistik. Hasil perhitungan WQI dan CCME-WQI menunjukkan bahwa mutu air berada pada kategori sedang hingga marginal. Analisis tren temporal memperlihatkan pola perbaikan kualitas pada parameter tertentu seperti COD dan TSS, yang berkaitan dengan musim dan pengelolaan lingkungan. Data pendukung berupa curah hujan dan suhu dari BMKG juga digunakan untuk mendukung analisis tren temporal. Korelasi Spearman menunjukkan hubungan signifikan antarparameter, yang kemudian digunakan sebagai dasar dalam identifikasi parameter dominan menggunakan PCA. PCA mengungkap bahwa Nitrat, Amonium, dan TSS memberikan kontribusi terbesar terhadap variasi kualitas air. Pendekatan integratif ini memberikan gambaran menyeluruh atas dinamika kualitas air Danau Tondano dan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk pengelolaan dan konservasi danau secara berkelanjutan.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".