MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4377206360 · doi:10.12962/j25983806.v20.i1.408

ALTERNATIF REVITALISASI INSTALASI PENGOLAHAN LUMPUR TINJA (IPLT) SUPIT URANG KOTA MALANG

2020· article· id· W4377206360 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJurnal Purifikasi · 2020
Typearticle
Languageid
FieldEnvironmental Science
TopicHeavy Metal Pollution Remediation
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsForestryPhysicsEnvironmental scienceAgricultural scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dalam pelaksanaanya, operasional Instalansi Pengolahan Lumpur Tinja (IPLT) Supit Urang masih belum terlaksana dengan baik. Beberapa parameter tidak memenuhi baku mutu Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia Nomor 68 Tahun 2016 Tentang Baku Mutu Air Limbah. Selain itu terdapat beberapa unit yang tidak beroperasi dan adanya ketidaksesuiaian desain pada unit Solid Separation Chamber (SSC). Hal ini menyebabkan diperlukannya adanya perencanaan kembali dari sistem pengolahan di IPLT. Tujuan dari tugas akhir ini adalah merencanakan kembali unit-unit IPLT Supit Urang agar efluen dapat memenuhi baku mutu dan menyusun Bill of Quantity (BOQ) dan Rencana Anggaran Biaya (RAB) perencanaan. Pengumpulan data dilakukan dengan metode survei lapangan dan pencarian data ke beberapa dinas terkait untuk mengetahui debit influen, karakteristik lumpur tinja influen, karakteristik efluen, data kependudukan, dan dapat mengetahui kondisi eksisting dari IPLT secara menyeluruh. Persentase pelayanan IPLT yang direncanakan sebesar 60% dari penduduk yang memiliki tangki septik baik yang permanen maupun semi permanen. Dengan pelayanan 7 hari kerja, diperoleh debit lumpur tinja yang masuk ke IPLT Supit Urang sebesar 119 m3/hari. IPLT Supit Urang eksisting yang direncanakan oleh DPUPR Kota Malang telah memenuhi baku mutu, namun kapasitas pelayanan hanya sebesar 45 m3/hari, lahan yang digunakan terlalu besar yaitu 1368 m2. Maka direcanakan alternatif revitalisasi IPLT dengan menggunakan unit SSC, tangki aerasi, SDB dan bak desinfeksi. Dengan total lahan yang dibutuhkan sebesar 2083 m2 untuk kapasitas pengolahan 119 m3/hari. Perhitungan BOQ dan RAB menggunakan HSPK Kabupaten Malang tahun 2016 dan didapatkan biaya sebesar Rp. 2.130.000.000 untuk pembangunan keseluruhan.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.653
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.016

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it