Strategi Berkelanjutan dalam Mengatasi Krisis Sampah Di Kota Semarang
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama penyebab krisis sampah di Kota Semarang, mengembangkan strategi berkelanjutan yang efektif untuk mengatasi krisis sampah, dan memberikan rekomendasi kebijakan yang konkret kepada pemerintah Kota Semarang untuk mencapai pengelolaan sampah yang berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan analisis Grounded Theory dan analisis Strength, Weakness, Opportunities, Threats (SWOT). Temuan dari analisis Grounded Theory menunjukkan bahwa faktor utama penyebab krisis yaitu perilaku masyarakat yang kurang bertanggung jawab, infrastruktur pengelolaan sampah yang masih belum optimal, dan masih lemahnya kerja sama antar pemangku kepentingan. Sedangkan analisis SWOT menunjukkan hasil berupa potensi strategi dalam mengatasi krisis sampah yaitu: 1) peningkatan kesadaran dan partisipasi aktif masyarakat dengan melakukan kampanye edukasi tentang pentingnya pengelolaan sampah; 2) melakukan pemberian insentif untuk partisipan aktif; 3) diperlukan penguatan infrastruktur; 4) kerjasama yang lebih baik antar pemangku kepentingan; 5) pembentukan lebih banyak partisipan pengelola bank sampah dan Tempat Pengolahan Sampah Reduce, Reuse, Recycle (TPS 3R); 6) peningkatan penggunaan teknologi modern; 7) menerapkan penegakan regulasi; 8) melibatkan perguruan tinggi dan lembaga riset dalam penelitian dan pengembangan teknologi pengelolaan sampah; 9) melibatkan sektor privat/swasta; serta, 10) evaluasi rutin demi mengukur keberhasilan implementasi kebijakan pemerintah yang telah di terapkan.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.007 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".