Arahan Penentuan Lokasi Alternatif TPS 3R di Kecamatan Banyumanik
Bibliographic record
Abstract
Sampah merupakan masalah serius yang dihadapi oleh banyak negara di dunia, termasuk Indonesia. Produksi sampah yang terus meningkat dapat menyebabkan dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan manusia jika tidak dikelola dengan baik. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah sampah adalah dengan menerapkan konsep TPS 3R, yaitu reduce (mengurangi), reuse (menggunakan kembali), dan recycle (mendaur ulang). Pada Kecamatan Banyumanik, produksi sampah mencapai 30.661 ton per tahun dengan jumlah penduduk sebanyak 143.953 jiwa. Namun, hanya terdapat satu TPS 3R di kecamatan tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi lokasi alternatif yang optimal untuk TPS 3R di Kecamatan Banyumanik menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Hasil analisis menunjukkan bahwa kawasan budidaya di Kecamatan Banyumanik memiliki potensi yang besar untuk dikembangkan sebagai lokasi TPS 3R. Dua titik lokasi alternatif yang diusulkan adalah di Kelurahan Tinjomoyo dan di Kelurahan Pudakpayung, dengan mempertimbangkan berbagai kriteria seperti luas lahan, aksesibilitas, dan status kepemilikan lahan. Diharapkan dengan adanya penelitian ini, pengelolaan sampah di Kecamatan Banyumanik dapat menjadi lebih efektif dan berkelanjutan, serta memberikan manfaat ekonomi bagi masyarakat setempat.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".