REDESAIN INSTALASI PENGOLAHAN AIR LIMBAH (IPAL) TERPUSAT MENGGUNAKAN SISTEM ANAEROBIK AEROBIK BIOFILTER DI RSUD Dr. SOETOMO SURABAYA
Bibliographic record
Abstract
Limbah cair rumah sakit mengandung senyawa organik yang cukup tinggi, senyawa patogen, bersifat infeksius yang berpotensi menularkan penyakit dan mencemari lingkungan, Seiring bertambahnya fasilitas pelayanan di RSUD Dr. Soetomo Surabaya maka menyebabkan bertambahnya beban olahan limbah cair. Oleh karena itu perlu dilakukan redesain IPAL terpusat. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan yang bertujuan untuk meredesain IPAL terpusat di RSUD Dr. Soetomo Surabaya dengan sistem Anaerobik Aerobik Biofilter menggunakan sistem Attached Growth Processes dengan tipe Submerged – Fixed Media. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah survey lapangan, dokumentasi, kajian literatur dan analisis laboratorium untuk mengetahui karakteristik fisik dan kimia limbah cair. Hasil perhitungan debit limbah cair untuk sepuluh tahun mendatang adalah 500 m3/hari. Konsentrasi BOD awal sebesar 154 mg/lt dan diperkirakan untuk kebutuhan 10 tahun mendatang mengalami peningkatan sebesar 200% menjadi 308 mg/lt yang tergolong dalam kategori kualitas medium. Sistem pengolahan limbah cair Anaerobik-Aerobik Biofilter menggunakan media bioball dengan diameter ± 2,5 cm. Efisiensi Penurunan BOD ditetapkan sebesar 90% - 95%, hasil redesain adalah dimensi utama bangunan pengolahan limbah cair dengan ukuran lebar 4,5 m; kedalaman efektif 3 m; panjang bak equalisasi 5 m; bak sedimentasi awal 5 m; bak biofilter anaerobik 14,6 m; bak biofilter aerobik 4,5 m; bak sedimentasi akhir 4,8 m dan bak klorinasi 4,2 m. Hasil perhitungan rencana anggaran biaya untuk pembangunan IPAL Anaerobik Aerobik Biofilter sebesar Rp. 2.260.000.000. Prototype model IPAL dalam penelitian ini dibuat dari bahan kaca dengan skala 1:25, diperoleh dimensi panjang keseluruhan 153 cm; lebar 18 cm dan tinggi 12 cm.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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".