Penerapan Metode P-Median dalam Penentuan Lokasi Optimal Tempat Penampungan Sementara (TPS) Sampah di Kabupaten Klaten
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Klaten yang memiliki luas wilayah 655,56 km2, terbagi menjadi 26 kecamatan, jumlah total penduduk 1.469.253 jiwa (2014) yang terbesar se-karesidenan Surakarta dan dengan tingkat kepadatan 2,241 jiwa/km2. Produksi sampah yang banyak dipengaruhi oleh jumlah penduduk. Ketika pengelolaan sampah tidak berjalan dengan baik akan menimbulkan bencana bagi wilayah sekitar. TPS resmi di Kabupaten Klaten berjumlah 161 TPS yang tersebar di 26 kecamatan. Agar pengelolaan sampah di Kabupaten Klaten bisa terkelola dengan baik, maka penentuan lokasi TPS harus tepat. Penentuan lokasi dan alokasi agar upaya pengolalan sampah di Kabupaten Klaten berjalan dengan baik dengan menggunakan metode P-Median merupakan bagian dari mixed integer liniear programming yang bertujuan untuk meminimumkan total waktu tempuh rata – rata. Hasil dari perhitungan P-Median untuk menentukan alokasi optimal pada tahun 2017 menunjukan jumlah TPS yang terpilih sebanyak 73 TPS untuk melayani 101 sumber sampah yang tersebar di Kabupaten Klaten dengan total kapasitas sebesar 675,5 m3 dan volume sumber sampah total sebanyak 440,6 m3/hari. Dengan demikian tidak terjadi penumpukan sampah di TPS.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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 it