ALTERNATIF REVITALISASI INSTALASI PENGOLAHAN LUMPUR TINJA (IPLT) SUPIT URANG KOTA MALANG
Bibliographic record
Abstract
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.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".