PENGUKURAN KADAR BIOCHEMICAL OXYGEN DEMAND DAN CHEMICAL OXYGEN DEMAND LIMBAH CAIR DOMESTIK DI AKMIL MAGELANG
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
BOD (Biochemical Oxygen Demand) adalah jumlah oksigen yang dibutuhkan oleh mikroorganisme untuk menguraikan bahan organik dalam air limbah. COD (Chemical Oxygen Demand) adalah jumlah oksigen yang dibutuhkan untuk menguraikan bahan organik dan anorganik dalam air limbah menggunakan reaksi kimia. Pengukuran kadar BOD dan COD limbah cair domestik di Akademi Militer Magelang sangat penting untuk menentukan kualitas air limbah. dari air limbah domestik Akademi Militer pada sampel A1, A2 dan A3 diketahui kadar COD rata-rata 45,10 mg/liter dan BOD rata – rata 17,23 mg/liter pada sampel , maka dapat disimpulkan bahwa pada 3 sampel yang diteliti tidak ditemukan kadar yang berlebihan dan melewati Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Nomor P.68/Menlhk/Setjen/Kum.1/8/2016 Tahun 2016 tentang Baku Mutu Air Limbah Domestik. BOD (Biochemical Oxygen Demand) adalah jumlah oksigen yang dibutuhkan oleh mikroorganisme untuk menguraikan bahan organik dalam air limbah. COD (Chemical Oxygen Demand) adalah jumlah oksigen yang dibutuhkan untuk menguraikan bahan organik dan anorganik dalam air limbah menggunakan reaksi kimia. Pengukuran kadar BOD dan COD limbah cair domestik di Akademi Militer Magelang sangat penting untuk menentukan kualitas air limbah. dari air limbah domestik Akademi Militer pada sampel A1, A2 dan A3 diketahui kadar COD rata-rata 45,10 mg/liter dan BOD rata – rata 17,23 mg/liter pada sampel , maka dapat disimpulkan bahwa pada 3 sampel yang diteliti tidak ditemukan kadar yang berlebihan dan melewati Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Nomor P.68/Menlhk/Setjen/Kum.1/8/2016 Tahun 2016 tentang Baku Mutu Air Limbah Domestik. Kata kunci : BOD,COD , Limbah Domestik
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it