Pengolahan Sampah Plastik Menggunakan Metode Tsc-Pyrolysis Menjadi Bahan Bakar Plastic Oil Pada Bank Sampah Khalid Banjarbaru
Bibliographic record
Abstract
Dalam Rencana Strategis 2016 – 2021 Dinas Lingkungan Hidup Kota Banjarbaru guna memberikan pelayanan kepada masyarakat dalam pengelolaan lingkungan hidup, dimana Dengan jumlah penduduk Kota Banjarbaru perkiraan Tahun 2019 sebanyak 258.460 jiwa dengan angka pertumbuhan penduduk 2 % maka volume sampah di Kota Banjarbaru Tahun 2019 adalah : 258.460x 0.5 Kg = 129.230 Kg atau 129,23 Ton/Hari. Hal ini menggerakan kelompok masyarakat untuk membangun kelompok pengelolaan sampah dalam upaya manajemen sampah di lingkungan sendiri seperti Bank Sampah Khalid yang pernah berhasil meraih Peringkat 3 “Penilaian Lomba Pengelolaan Sampah Berbasis Masyarakat Provinsi Kalimantan Selatan”. Target penyetor adalah masyarakat sekitar. Berdasarkan hasil survey ke Bank sampah Khalid, bahwa selama ini plastik dengan berat jenis rendah seperti kantong plastik, stiker botol plastik, plastik bungkus makanan ringan dan lain-lain tidak dapat dijual secara langsung ke pengepul dan akhirnya menjadi masalah penumpukan sampah baik di Bank Sampah maupun di TPS terdekat. Untuk mengolah menjadi produk ekonomis lainnya, masih belum mempunyai pengetahuan dan teknologi yang memadai. Sehingga diperlukan alat atau teknologi yang memanfaatkan sampah plastik tersebut agar lebih bernilai ekonomis. Teknologi yang dibuat yaitu alat yang dapat mengubah sampah tersebut sebagai sumber masalah menjadi plastic oil (bahan bakar alternatif). Alat yang dibuat menggunnakan metode TSC (three state continuous cooling) Pyrolysis , dan mampu menghasilkan plastic oil dalam jenis minyak tanah , Mitra mampu menggunakan alat konversi dan melakukan perawatannya untuk menghasilkan plastic oil dari sampah plastic dan melakukan kegiatan edukasi kepada perwakilan siswa dari dua sekolah tentang teknologi pengolahan limbah sampah plastik menjadi bahan bakar alternatif. Berdasarkan hasil survey, pemahaman tentang pengelolaan sampah plastik menjadi bahan bakar alternatif yang mempunyai nilai ekonomis meningkat 75 %.. Kata kunci: bank sampah, sampah plastik , TSC Pyrolysis, plastic oil, bahan bakar alternatif,
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 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".