KAJIAN UPAYA PENGHEMATAN AIR BERSIH DI KANTOR DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN PASURUAN
Notice bibliographique
Résumé
Pertumbuhan jumlah penduduk, industri dan perkantoran yang pesat saat ini mengakibatkan kebutuhan dan pemakaian air terus meningkat setiap tahunnya. Salah satu upaya pemerintah untuk mengurangi konsumsi air di lingkungan gedung dan perkantoran pemerintahan, dengan mengeluarkan Instruksi Presiden (Inpres) Nomor 13 Tahun 2011. Kantor Dinas Perhubungan Kabupaten Pasuruan belum mempunyai program penghematan air bersih. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan identifikasi pemakaian air bersih dan upaya-upaya yang harus dilakukan terkait penghematan air bersih di Kantor Dinas Perhubungan (Dishub) Kabupaten Pasuruan. Studi ini dilakukan melalui studi lapangan dengan cara wawancara dan observasi langsung. Kemudian direncanakan strategi upaya penghematan air secara manajemen dan secara teknologi. Upaya penghematan air ini juga memperhitungkan dampak positif yang dirasakan, yaitu efisiensi secara finansial. Dari studi ini didapatkan efisiensi penghematan tahap 1 (2021 – 2022) dengan melakukan rekomendasi program secara manajeman, melakukan perbaikan pipa dan keran yang bocor untuk air PDAM sebesar 20,6% dan air sumur sebesar 20,69%.Tahap 2 (2023 – 2024) dengan melakukan pergantian toilet jongkok menjadi tolet duduk untuk air PDAM sebesar 34% dan air sumur sebesar 20% Tahap 3 (2025 – 2029) dengan melakukan pemasangan meter air dan pemanfaatan air hujan, untuk air PDAM sebesar 4% dan tahap 4 (2030 – 2032) dengan melakukan daur ulang air limbah domestik untuk air PDAM sebesar 34%. Efisiensi secara finansial per bulan rencana penghematan air yang di dapatkan sebesar Rp. 678.298 untuk tahap 1, Rp. 246.291 untuk tahap 2, Rp. 43.149 untuk tahap 3, dan Rp. 371.901 untuk tahap 4.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,009 |
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 ».