ANALISIS KEBERLANJUTAN PROGRAM PENGEMBANGAN SISTEM AIR MINUM DAN PENGELOLAAN AIR LIMBAH DI PROVINSI BANTEN
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis keberlanjutan program SPAM dan SPAL di Provinsi Banten, dengan mempertimbangkan berbagai aspek keberlanjutan yang relevan. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan melalui tahapan inventarisasi data data perencanaan dan penilaian Keberlanjutan Program. Berdasarkan pasil penelitian, program keciptakaryaan secara umum dalam kategori berkelanjutan pada skala 64,63%. Namun ada beberapa hal yang perlu diperhatikan yaitu program bidang air minum perlu adanya peningkatan program terkait dengan aspek kemitraan, dengan sub indikator salah satunya kerkait dengan pembentukan lembaga pengelola SPAM regional sebagai operator penyelenggaraan SPAM lintas kabupaten/kota. Indikator dukungan lingkungan dan kemitraan menjadi nilai terendah dan termasuk kedalam kualifikasi tidak keberlanjutan. Sub indikator kesiapan lembaga pengelola (kemitraan) dan Sumber Daya Manusia (dukungan lingkungan) pada skala provinsi menjadi masukan prioritas dalam program air limbah kedepan agar dapat berkelanjutan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam memperbaiki perencanaan dan pelaksanaan program penyediaan air minum dan pengelolaan air limbah di Provinsi Banten, serta memberikan rekomendasi kebijakan yang dapat memastikan keberlanjutan program-program tersebut dalam jangka panjang.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".