ANALISIS KANDUNGAN MERKURI (Hg) PADA TANAH SAWAH DI DESA TALUDUYUNU KECAMATAN BUNTULIA KABUPATEN POHUWATO
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Yunita Miu. 2013. Analisis Kandungan Merkuri (Hg) pada Tanah Sawah di Desa Taluduyunu, Kecamatan Buntulia, Kabupaten Pohuwato. Skripsi. Program Studi Kesehatan Masyarakat, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan dan Keolahragaan, Universitas Negeri Gorontalo. Pembimbing I Dr. Hj. Herlina Jusuf, Dra., M.Kes dan Pembimbing II Ramly Abudi, S.Psi., M.Kes. Tanah sawah merupakan tempat produksi beras yang menjadi bahan pangan manusia. Salah satu penyebab pencemaran logam berat merkuri dalam tanah adalah akibat adanya limbah industri Pertambangan Emas Tanpa Izin (PETI). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Dosen FMIPA UNG bahwa saluran irigasi persawahan Desa Taluduyunu telah mengalami pencemaran ringan akibat merkuri yang berasal dari industri pertambangan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kandungan merkuri (Hg) dalam tanah sawah di desa Taluduyunu Kecamatan Buntulia Kabupaten Pohuwato. Penelitian ini merupakan jenis penelitian survei dengan pendekatan deskriptif. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan purposive sampling. Sampel yang digunakan adalah sebagian tanah sawah pasca panen yang ada di desa Taluduyunu dengan penentuan 10 titik pengambilan sampel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya kandungan merkuri (Hg) pada tanah sawah dengan nilai kandungan merkuri tertinggi pada tanah sawah adalah 0,333 ppm dan nilai kandungan merkuri terendah pada tanah sawah adalah 0,052 ppm. Keseluruhan hasil pengujian merkuri pada sampel tanah sawah belum melebihi kadar batas aman merkuri menurut KLH-Dalhouise University Canada tahun 1992 standar baku mutu untuk penggunaan pertanian yaitu sebesar 0,5 ppm. Dengan melihat hasil pengamatan dan pengujian yang dilakukan maka peneliti menyimpulkan bahwa kualitas tanah sawah yang ada di Desa Taluduyunu belum mengalami pencemaran akibat logam berat khususnya merkuri (Hg). Kata Kunci: Tanah Sawah, Merkuri (Hg), Air Irigasi, PETI
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".