\nKAJIAN STATUS MUTU AIR SUNGAI \nMENGGUNAKAN METODE CANADIAN COUNCIL OF MINISTERS OF THE ENVIRONMENT – WATER QUALITY INDEX (CCME-WQI) DAN OREGON WATER QUALITY INDEX (OWQI) \n \n \nStudi Kasus : Sungai Klampok, Kabupaten Semarang \n
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK \n \n \n \n \nSungai Klampok merupakan salah satu sungai di Kabupaten Semarang yang menjadi badan penerima air limbah kegiatan manusia yang berada di Kecamatan Bandungan, Bawen, Bergas dan Pringapus. Apabila konsentrasi polutan melebihi daya tampung, dapat berakibat pada penurunan penurunan kualitas air sungai. Sungai dengan status mutu cemar membutuhkan strategi pengendalian pencemaran untuk mengembalikan fungsi alami sungai. \n \nKajian penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menentukan status mutu air Sungai Klampok dan strategi pengelolaan pencemaran alternatif yang dapat dilakukan terkait hasil status mutu. Wilayah kajian meliputi sub DAS Klampok yang berada pada wilayah Kecamatan Bandungan, Bergas, Bawen, dan Pringapus. Metode yang digunakan yaitu CCME-WQI dan OWQI dengan mengacu baku mutu air sungai kelas II. Parameter polutan yang diuji adalah temperatur, pH, kekeruhan, total solids, DO, BOD, total phospat, nitrit, nitrat, dan fecal coliform. \n \nAnalisis laboratorium menunjukkan parameter yang berperan dalam penurunan kualitas air yaitu fecal coliform, kekeruhan, nitrit, dan total phospat. Indeks kualitas air metode CCME-WQI bernilai 69,425 - 33,374 dengan status mutu cemar ringan-buruk. Sedangkan indeks kualitas air metode OWQI bernilai 24,857 - 14,767 dengan status mutu cemar sangat buruk. Perbedaan hasil analisis kedua metode disebabkan karena metode CCME-WQI menitikberatkan pada penyimpangan parameter polutan dan jumlah tes yang terjadi terhadap baku mutu. Sedangkan pada parameter OWQI menitikberatkan pada perbandingan parameter polutan dengan grafik standar SI OWQI tanpa memperdulikan ketentuan baku mutu di Indonesia. Beberapa strategi yang dapat diterapkan terkait status mutu tersebut adalah strategi pengendalian pencemaran kualitas air sungai berupa penanggulangan pencemaran air dan pemulihan pencemaran air. \n \n \nKata kunci : kualitas air sungai, baku mutu, status mutu, CCME-WQI, OWQI \n \n \n
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.009 |
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".