OPTIMALISASI KETERJANGKAUAN LAYANAN BANK SAMPAH DI WILAYAH KELURAHAN KEBAGUSAN KOTA ADMINISTRASI JAKARTA SELATAN
Bibliographic record
Abstract
Jakarta sebagai Ibukota Negara Indonesia yang tidak terlepas dari permasalahan persampahan. Persoalan persampahan di DKI Jakarta seperti tidak ada habisnya, hal ini terjadi karena adanya peningkatan jumlah penduduk dan jumlah kontribusi sampah serta jenisnya, salah satunya sampah kemasan yang sangat mendominasi dan juga sulit untuk terurai secara alami serta berujung pada semakin bertambahnya volume sampah yang dihasilkan oleh masyarakat. Berdasarkan informasi data yang telah diperoleh melalui Satuan Pelaksana Lingkungan Hidup Kecamatan Pasar Minggu Kota Administrasi Jakarta Selatan, di Kecamatan Pasar Minggu Jakarta Selatan terdapat 7 (tujuh) Kelurahan salah satunya Kelurahan Kebagusan dimana volume sampah yang terdapat di Kelurahan Kebagusan mengalami peningkatan setiap tahunnya dan mencapai kurang lebih 20 ton/hari. Tujuan penelitian ini yakni untuk menganalisis jangkauan optimal bank sampah di Kelurahan Kebagusan secara spasial, dengan metode penelitian kuantitatif deskriptif. Teknik analisis yang digunakan yaitu Buffering dan perhitungan daya jangkau pelayanan (Isoline). Hasil daya jangkauan pelayanan bank sampah terluas yaitu Bank Sampah Flamboyan yang berlokasi di RW 02, sementara daya jangkauan pelayanan terkecil yakni Bank Sampah Durian di RT 003/08. Kemudian dilakukan penentuan rata-rata jangkauan maksimum pelayanan. Hasil perhitungan yang diperoleh jumlah rata-rata jangkau pelayanan maksimum yakni sejauh 569 meter yang dijadikan standar jangkauan optimal pelayanan bank sampah di wilayah Kelurahan Kebagusan. Selain itu, hasil daya jangkau pelayanan yang diperoleh telah ditemukan 3 klasifikasi pelayanan bank sampah di wilayah kelurahan kebagusan.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.023 |
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".