KAJIAN UPAYA PENGHEMATAN AIR BERSIH DI KANTOR DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN PASURUAN
Bibliographic record
Abstract
Pertumbuhan jumlah penduduk, industri dan perkantoran yang pesat saat ini mengakibatkan kebutuhan dan pemakaian air terus meningkat setiap tahunnya. Salah satu upaya pemerintah untuk mengurangi konsumsi air di lingkungan gedung dan perkantoran pemerintahan, dengan mengeluarkan Instruksi Presiden (Inpres) Nomor 13 Tahun 2011. Kantor Dinas Perhubungan Kabupaten Pasuruan belum mempunyai program penghematan air bersih. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan identifikasi pemakaian air bersih dan upaya-upaya yang harus dilakukan terkait penghematan air bersih di Kantor Dinas Perhubungan (Dishub) Kabupaten Pasuruan. Studi ini dilakukan melalui studi lapangan dengan cara wawancara dan observasi langsung. Kemudian direncanakan strategi upaya penghematan air secara manajemen dan secara teknologi. Upaya penghematan air ini juga memperhitungkan dampak positif yang dirasakan, yaitu efisiensi secara finansial. Dari studi ini didapatkan efisiensi penghematan tahap 1 (2021 – 2022) dengan melakukan rekomendasi program secara manajeman, melakukan perbaikan pipa dan keran yang bocor untuk air PDAM sebesar 20,6% dan air sumur sebesar 20,69%.Tahap 2 (2023 – 2024) dengan melakukan pergantian toilet jongkok menjadi tolet duduk untuk air PDAM sebesar 34% dan air sumur sebesar 20% Tahap 3 (2025 – 2029) dengan melakukan pemasangan meter air dan pemanfaatan air hujan, untuk air PDAM sebesar 4% dan tahap 4 (2030 – 2032) dengan melakukan daur ulang air limbah domestik untuk air PDAM sebesar 34%. Efisiensi secara finansial per bulan rencana penghematan air yang di dapatkan sebesar Rp. 678.298 untuk tahap 1, Rp. 246.291 untuk tahap 2, Rp. 43.149 untuk tahap 3, dan Rp. 371.901 untuk tahap 4.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.009 |
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".