PERENCANAAN SEBARAN SARANA PENANGANAN SAMPAH MELALUI PENDEKATAN TIPOLOGI PERMUKIMAN DI KOTA TANGERANG
Bibliographic record
Abstract
Tangerang sebagai kota penyangga Jakarta memiliki pertumbuhan penduduk yang cukup pesat, sekitar 3 % per tahun. Seiring dengan pertumbuhan penduduk, jumlah sampah yang harus ditangani oleh pemerintah akan meningkat juga. Sebagai sumber sampah terbesar, sampah domestik dari permukiman perlu dikelola sebaik-baiknya. Dengan semangat pengelolaan sampah yang berkelanjutan perlu direncanakan jenis sarana persampahan di setiap jenis permukiman berdasarkan karakter atau perilaku orang dalam penanganan sampah rumah tangga mereka. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tipologi permukiman di Kota Tangerang menurut karakteristik perumahan dan masyarakatnya dalam penanganan limbah domestik serta menentukan kebutuhan sarana persampahan berdasarkan prioritas pada setiap tipologinya. Dalam mengidentifikasi tipologi perumahan digunakan analisis spasial untuk menentukan karakteristik fisik dan dikombinasikan dengan analisis deskriptif untuk mengetahui karakteristik masyarakat, sedangkan untuk menentukan kebutuhan sarana persampahan yang sesuai di setiap jenis perumahan berdasarkan prioritasnya digunakan analisis AHP dan MCDM-TOPSIS. Kombinasi antara karakteristik fisik dan karakteristik masyarakat menghasilkan 12 (dua belas) tipologi permukiman, sedangkan hasil dari analisis AHP dan MCDM-TOPSIS menghasilkan 6 kelompok permukiman yang mempunyai prioritas kebutuhan sarana persampahan yang berbeda-beda berdasarkan pedoman umum 3R di kawasan permukiman
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.005 |
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".