Analisis Kebutuhan Dan Ketersediaan Air Bersih Di Desa Oemasi Kecamatan Nekamese Kabupaten Kupang
Bibliographic record
Abstract
Air bersih merupakan salah satu kebutuhan yang sangat mendasar dalam menunjang kebutuhan hidup manusia sehari-hari. Sebagai salah satu Desa yang terletak di Kecamatan Nekamese Kabupaten Kupang Provinsi Nusa Tenggara Timur tentunya akan membutuhkan air bersih dalam kelangsungan hidup bagi masyarakat di Desa Oemasi. Dalam penelitian ini dilakukan analisis terhadap kebutuhan dan ketersediaan air bersih di Desa Oemasi. Analisis untuk ketersediaan air dilakukan pada beberapa sumber air yaitu sumur gali, dan sungai . Data yang diambil yaitu berupa data penduduk di Desa Oemasi serta data debit sumur gali di Desa Oemasi dan data curah hujan dan klimatologi. Proyeksi penduduk menggunakan tiga metode yaitu metode Aritmatik, Geometrik dan Eksponensial. Analisis untuk ketersediaan air sungai yang dilakukan yaitu menggunakan Metode F.J Mock. Berdasarkan hasil analisis maka dapat disimpulkan bahwa proyeksi kebutuhan air domestik dan non domestik masyarakat Desa Oemasi dari tahun 2023 hingga tahun 2032 adalah sebesar 11,11 liter/detik dan kebutuhan air berdasarkan jam puncak sebesar 22,36 liter/detik. Untuk potensi ketersediaan air (Q 80%) untuk 2 DAS di Desa Oemasi sebesar 1.697,51 liter/detik. Potensi ketersediaan air (Q 80%) pada 19 sumur gali yang ada di Desa Oemasi sebesar 78,72 liter/detik dan hasil perhitungan dan analisa neraca air di Desa Oemasi pada bulan Januari-Desember terjadi surplus air sebesar 1642,91 liter/detik. Ketersediaan air untuk memenuhi kebutuhan air bersih untuk masyarakat di Desa Oemasi sangat mencukupi hingga 10 tahun kedepan.
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 | 0.001 | 0.002 |
| 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 | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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 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".