Dampak Keberadaan Sektor Pengumpul Informal Dalam Upaya Peningkatan Kawasan Bebas Sampah Di Kecamatan Luwuk Kabupaten Banggai
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Banggai sendiri sejatinya menjadi salah satu Kabupaten yang mendapatkan penghargaan gelar Adipura selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2018 dan 2019. Adipura adalah sebuah penghargaan bagi kabupaten/kota di Indonesia yang berhasil dalam kebersihan serta pengelolaan lingkungan perkotaan yang tidak terlepas kaitannya dengan sektor pengumpul infromal. Di Kecamatan Luwuk terdapat sektor pengumpul informal yaitu pemulung dan pengepul yang bentuk aktifitasnya mengumpulkan bahan-bahan bekas yang masih bisa dimanfaatkan (daur ulang). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak keberadaan sektor pengumpul informal dalam upaya peningkatan kawasan bebas sampah di Kecamatan Luwuk. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kualitatif. Metode penelitian yang digunakan adalah pemetaan, observasi lapangan, wawancara, dokumentasi, serta analisis deskriptif kualitatif. Hasil observasi lapangan terhadap sampel yang diambil meliputi 20 pemulung dan 3 pengepul di Kecamatan Luwuk. Sektor pengumpul informal telah berperan dalam mereduksi jumlah timbulan sampah sekitar 18.000 kg/hari atau sekitar 18 ton/hari. Presentase sisa sampah yang tidak direduksi pemulung dan pengepul sebesar 76,66% dari total jumlah timbulan sampah Kecamatan Luwuk. Berdasarkan hasil analisis terdapat 23,34% sampah anorganik yang tidak di reduksi sektor pengumpul infrormal. Melihat hasil presentase tersebut, perlu ditingkatkan melalui sosialisasi yang diadakan oleh Dinas Lingkungan Hidup tentang pengelolaan sampah 3R/4R guna meningkatkan pengetahuan sektor pengumpul informal dalam mendaur ulang, mengingat sampah yang di kumpul sektor pengumpul informal pada akhirnya di kirim ke agen yang berada di daerah Jawa tepatnya di Surabaya dan peningkatan SDM dengan memberikan pelatihan keterampilan pengelolaan sampah agar lebih optimal.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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; 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".