UJI KANDUNGAN LOGAM BERAT SENG (Zn) PADA AIR \nIRIGASI, TANAH DAN SAYURAN KANGKUNG (Ipomoea \nreptans Poir.) DI KAWASAN INDUSTRI KECAMATAN \nMARGAASIH KABUPATEN BANDUNG
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
Kecamatan Margaasih merupakan salah satu kawasan industri di Kabupaten \nBandung. Perkembangan industri selain memberikan lapangan pekerjaan juga \nmeningkatkan jumlah limbah yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk \nmendapatkan data dan informasi mengetahui kandungan logam berat seng (Zn) \nyang terdapat pada air irigasi, tanah dan sayuran kangkung di kawasan industri \nKecamatan Margaasih Kabupaten Bandung. Penelitian ini dilakukan pada bulan \nMei 2022. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan teknik \npengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling pada tiga plot \npengamatan dan di analisis menggunakan Atomic Absorption Spectrophotometry \n(AAS) di Laboratorium Sentral Universitas Padjajaran. Hasil penelitian \nmenunjukkan kandungan logam berat seng (Zn) pada air irigasi sebesar 0,0452 \nmg/L berada dibawah baku mutu yang ditetapkan oleh Peraturan Pemerintah \nRepublik Indonesia No. 22 Tahun 2021. Pada tanah sebesar 171,4225 mg/Kg \nberada diatas baku mutu yang ditetapkan oleh Ministry of State for Population \nand Environment of Indonesia and Dalhousie University, Canada (1992). Pada \nsayuran kangkung sebesar 12,4450 mg/Kg berada dibawah baku mutu yang \nditetapkan oleh Dit Jend POM No 03725/B/SKVII/89. Keadaan lingkungan yang \ndiukur pada saat penelitian yakni suhu udara kisaran 28,77 \nC, intensitas cahaya \nkisaran 23.867,77 Lux, sedangkan pH pada tanah kisaran 6,4. Berdasarkan \npenelitian yang dilakukan menunjukkan status baku mutu sayuran kangkung di \nkawasan industri Kecamatan Margaasih Kabupaten Bandung tercemar ringan \nlogam seng (Zn). \n \nKata Kunci : Logam berat, seng (Zn), air irigasi, tanah dan sayur kangkung
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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.029 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.006 |
| Open science | 0.005 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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 it