MEMBANGUN APLIKASI DATA PENGAMATAN CUACA PADA STASIUN METEREOLOGI 96041 MEDAN MENGGUNAKAN FRAMEWORK FLUTTER
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
Prakiraan cuaca merupakan salah satu kebutuhan bagi sebagian kalangan masyarakat yang kegiatan aktifitasnya dipengaruhi oleh cuaca untuk memastikan aktifitasnya dapat terencana dengan baik. Pada praktiknya pekerjaan para pengamat cuaca (observer) masih mengandalkan sistem semi terkomputerisasi. Data hasil pengamatan berkala yang telah didapat dari taman alat kemudian dimasukkan ke file Excel.Penelitian ini bertujuan agar dapat mengimplementasikan data hasil pengamatan dari Taman Alat agar dapat divisualisasikan melalui aplikasi berbasis Android.Dengan demikian dapat mengatasi kendala sistem semi terkomputerisasi yang sebelumnya digunakan oleh pengamat cuaca. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Waterfall.Aplikasi Stamet 96041 dibuat dengan Flutter mampu menampilkan Peringatan Dini di wilayah Medan dan Rincian Cuaca. Dengan dibangunnya Aplikasi Stamet 96041 ini hasil pengamatan cuaca dapat divisualisasikan melalui aplikasi berbasis Android yang memudahkan para observer dalam merekam dan memantau perubahan cuaca di Stasiun Meteorologi 96041 Medan dan user dalam memantau kondisi cuaca secara berkelanjutan secara efisien dan dapat diakses secara cepat melalui smartphone.
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 | 0.010 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.016 |
| Open science | 0.020 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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