Analisis Strategi Pengelolaan Sampah Berbasis Pengurangan (Reduksi) di Kecamatan Medan Helvetia Kota Medan
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze reduction-based waste management strategies in Medan Helvetia District, Medan City. The method used is qualitative with a survey approach and using SWOT and AHP analysis. This research began by identifying waste reduction efforts that had been carried out by residents of Medan Helvetia District and then a Focus Group Discussion (FGD) was carried out which resulted in 3 activity targets to be developed, namely (1) strategies to increase community participation to join environmental care communities; (2) strategy to improve the performance of waste banks, and (3) strategy to implement the circular economy concept in waste management to support the improvement of the people's economy. Based on the results of the SWOT analysis, the appropriate strategy for realizing the first activity target is the integration of the waste management education program with the TP PKK work program as well as providing waste reduction information on social media and banners in each sub-district. The priority target for the second activity is placing outlets receiving segregated waste in strategic location in the sub-district as well as waste bank management training, and the third priority strategy target, namely partner collaboration and capital assistance as well as assistance with composter equipment to produce organic fertilizer. The results of the AHP analysis show that the priority strategy in waste management based on reduction is increasing community participation to join environmental care communities with a weight value of 0.446 with an inconsistency value of 0.00001. This research shows that to increase community participation, continuous education is needed to be able to sort organic and inorganic waste, as well as disseminate information and waste reduction campaigns on social media and banners in each sub-district.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».