MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407674181 · doi:10.58684/jbs.v3i2.82

Urgensi Reduksi Sampah Organik Sebelum Dibuang Ke TPA dalam Kerangka Ekonomi Sirkular di Kota Surakarta

2024· article· id· W4407674181 sur OpenAlexaff
Waringin Margi Yusmaman, Herri Widiyanto, Siti Nur Rohmah, Muhammad Ali Akbarsyah

Notice bibliographique

RevueJurnal Bengawan Solo Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota Surakarta · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permasalahan sampah organik di Kota Surakarta semakin mendesak untuk ditangani secara berkelanjutan guna mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan masyarakat. Salah satu solusi yang relevan dalam konteks ini adalah penerapan ekonomi sirkular, yang menekankan pentingnya pengelolaan limbah secara efektif sebelum dibuang ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA). Penelitian ini mengkaji urgensi reduksi sampah organik sebelum sampai ke TPA dalam kerangka ekonomi sirkular, dengan menggunakan metode studi pustaka. Melalui kajian literatur, diidentifikasi berbagai pendekatan dan strategi yang dapat digunakan untuk mengurangi jumlah sampah organik yang berakhir di TPA, termasuk melalui pemanfaatan teknologi pengomposan, biokonversi dengan maggot, dan optimalisasi proses daur ulang organik. Penelitian ini menemukan bahwa pendekatan ekonomi sirkular memberikan kerangka kerja yang ideal untuk mengelola limbah organik karena bertujuan untuk memperpanjang siklus hidup material, meminimalkan limbah, serta memaksimalkan nilai ekonomi dari limbah tersebut. Di Kota Surakarta, terdapat tantangan dalam pengelolaan sampah organik, terutama dalam hal infrastruktur dan kesadaran masyarakat. Sampah organik yang tidak dikelola dengan baik di sumbernya akan meningkatkan beban di TPA, menyebabkan produksi gas metana yang berbahaya bagi lingkungan dan mempercepat laju kerusakan lahan. Reduksi sampah organik sebelum dibuang ke TPA dapat dilakukan melalui pendekatan berbasis komunitas dan teknologi. Pemanfaatan metode seperti pengomposan di skala rumah tangga atau komunal, serta inovasi penggunaan maggot dalam penguraian sampah organik, berpotensi besar untuk diimplementasikan di Surakarta. Dalam kerangka ekonomi sirkular, sampah organik dapat diolah menjadi produk bernilai tambah seperti pupuk kompos atau pakan ternak, sehingga menciptakan siklus ekonomi yang berkelanjutan. Selain itu, edukasi dan partisipasi masyarakat memegang peranan penting dalam mengubah perilaku terkait pemisahan dan pengelolaan sampah organik di tingkat rumah tangga. Kajian ini juga menekankan pentingnya kolaborasi antara pemerintah, sektor swasta, dan masyarakat untuk mengimplementasikan strategi-strategi pengelolaan sampah organik berbasis ekonomi sirkular. Penerapan kebijakan yang mendukung, seperti insentif untuk pengolahan sampah organik dan regulasi yang mewajibkan pemisahan sampah, akan memperkuat sistem pengelolaan sampah secara keseluruhan. Pemerintah Kota Surakarta perlu memprioritaskan investasi pada infrastruktur pengelolaan limbah yang ramah lingkungan serta memfasilitasi inisiatif-inisiatif lokal yang mendukung pengurangan sampah organik sebelum mencapai TPA. Secara keseluruhan, kajian ini menyimpulkan bahwa reduksi sampah organik sebelum dibuang ke TPA sangat penting dalam mendukung keberlanjutan lingkungan dan ekonomi lokal di Kota Surakarta. Implementasi kerangka ekonomi sirkular memungkinkan terwujudnya sistem pengelolaan sampah yang lebih efisien, mengurangi dampak negatif limbah organik terhadap lingkungan, serta menciptakan peluang ekonomi baru. Oleh karena itu, ada kebutuhan mendesak untuk segera menerapkan strategi-strategi pengelolaan sampah organik berbasis sirkular di Surakarta guna mencapai target pengurangan sampah dan mendukung pembangunan berkelanjutan di kota tersebut.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Bengawan Solo Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota SurakartaMême sujetWaste Management and RecyclingTravaux en français237 207