Optimasi Rute Pengangkutan Sampah dengan Menggunakan Metode Nearest Neighbour (Studi Kasus: Kabupaten Manokwari, Papua Barat)
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.
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan pertambahan jumlah penduduk, timbulan sampah yang harus diangkut pun akan meningkat di Kabupaten Manokwari. Sistem pengangkutan existing yang belum optimal mengakibatkan sampah belum seluruhnya terangkut tepat waktu dan menumpuk di beberapa titik Tempat Penampungan Sementara (TPS). Kabupaten Manowkari dipilih karena baru 3 distrik dari total 4 distrik yang mendapatkan pelayanan pengangkutan sampah. Penelitian ini dilakukan untuk mengoptimasi rute pengangkutan sampah existing di Kabupaten Manokwari dengan menggunakan metode Vehicle Routing Problem (VRP) sehingga mendapatkan rute tercepat. Dari hasil sampling, didapatkan bahwa rerata timbulan sampah di 3 (tiga) Distrik terlayani sebesar 0,334 kg/orang/hari. Dengan rute existing , pengangkutan sampah membutuhkan waktu 3.289 menit/hari untuk menyelesaikan seluruh pengangkutan dari 25 unit TPS ke TPA Masiepi yang berlokasi di Distrik Manokwari Selatan. Optimasi rute pengangkutan menghasilkan total waktu 3.038 menit/hari, yaitu 251 menit/hari lebih cepat dibandingkan kondisi existing . Jumlah truk pengangkutan sampah yang dibutuhkan pun lebih sedikit, yaitu 13 unit dibandingkan kondisi existing yang sebanyak 15 unit. Dari studi ini memperlihatkan bahwa optimasi rute pengangkutan sampah bukan hanya dapat menghemat waktu pengangkutan tetapi juga mengurangi kebutuhan truknya, sehingga dapat pula mengurangi kebutuhan biaya untuk pengelolaan sampah secara keseluruhan di Kabupaten Manokwari.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it