Tingkat Partisipasi, Kesadaran Masyarakat dan Arahan Konsep Pengelolaan Sampah Rumah Tangga untuk Kualitas Lingkungan Berkelanjutan
Bibliographic record
Abstract
Undang-Undang Nomor 18 Tahun 2008 mendefinisikan sampah sebagai sisa kegiatan sehari-hari manusia atau proses alam berbentuk padat. Pengelolaan sampah yang tepat menjadi krusial untuk mencegah pencemaran lingkungan dan gangguan kesehatan. Penelitian ini berfokus pada tingkat partisipasi, kesadaran masyarakat dan arahan konsep pengelolaan sampah rumah tangga yang dapat diterapkan di Kecamatan Ujung Bulu, Kabupaten Bulukumba. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dan kuantitatif, studi ini menerapkan analisis pembobotan dan kualitatif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan dukungan kuat masyarakat terhadap pengelolaan sampah rumah tangga. Mayoritas responden sangat setuju dengan keterlibatan fisik (72%), pentingnya pengelolaan (76%), dan partisipasi dalam pemilahan sampah (82%). Serta metode composting muncul sebagai rekomendasi utama, mengingat efisiensi biaya, kebutuhan lahan minimal, kemudahan implementasi, dan kesesuaiannya dengan karakteristik wilayah yang didominasi sektor pertanian dan perkebunan (85% total area). Lebih jauh, metode ini menawarkan solusi terhadap keterbatasan subsidi pupuk pemerintah, mendorong kemandirian ekonomi petani lokal. Penelitian ini menyoroti pentingnya kolaborasi masyarakat dan pemerintah dalam mengatasi tantangan pengelolaan sampah, sambil membuka peluang untuk inovasi berkelanjutan di masa depan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 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".