Analisis Kelayakan Desain Material Recovery Facility (Mrf) Dalam Pengelolaan Sampah Di Tpa Hutan Panjang Kota Banjarbaru
Notice bibliographique
Résumé
Pengelolaan sampah di Kota Banjarbaru masih belum maksimal. Hal ini terlihat dari sampah yang dikumpulkan di TPS kemudian diangkut dan ditimbun begitu saja di landfill TPA tanpa pengolahan. Perencanaan Material Recovery Facility (MRF) di TPA Hutan Panjang Gunung Kupang Kota Banjarbaru dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk mengurangi volume sampah yang masuk ke TPA Hutan Panjang, menghemat kebutuhan lahan landfill, dan memperpanjang umur lahan TPA. Pengelolaan yang dilakukan adalah komposting sampah organik dengan sistem open windrow dan pemanfaatan kembali sampah anorganik yang mempunyai nilai jual. Komponen MRF yang dibutuhkan adalah lahan pemilahan, lahan penempungan sampah organik, lahan pencampuran sampah organik dengan EM4 (biostater), lahan pengomposan, tempat penyimpanan sampah kering (barang sortir), tempat penyimpanan kompos serta kantor administrasi. Lahan yang dibutuhkan untuk bangunan pengolahan sampah (MRF) adalah 12031,5 m2 dan rencana anggaran biaya yang diperlukan untuk biaya pembangunan dan penyediaan peralatan MRF sebesar Rp 10.563.047.380,00. Berdasarkan analisis kelayakan ekonomi dengan berbagai alternatif pembiayaan baik itu dengan pembiayaan dari pemerintah ataupun dengan pinjaman lunak menunjukkan pembangunan MRF ini layak untuk direalisasikan. Kata kunci: Analisa Ekonomi, Banjarbaru, Komposting, Material Recovery Facility
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».