Kajian Teknologi Alternatif Pengolahan Sampah Padat Perkotaan menjadi Energi Terbarukan Ramah Lingkungan
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan pertumbuhan ekonomi, maka terjadi peningkatan timbunan sampah di hampir semua kota di Indonesia. Sementara kondisi tempat pembuangan akhir (TPA) sampah saat ini sudah atau hampir penuh, sehingga tidak bisa menampung sampah lebih banyak lagi. Oleh karena itu, perlu ada solusi jangka pendek untuk menjawab permasalahan kedaruratan sampah ini. Kajian ini menganalisis beberapa teknologi alternatif yang dapat digunakan untuk mengolah sampah padat perkotaan menjadi sumber energi. Dari hasil review, teknologi termal merupakan proses yang paling cepat dan meninggalkan residu yang paling sedikit. Teknologi termal yang dapat diterapkan yaitu pembakaran/insinerasi, gasifikasi, dan pirolisis. Teknologi insinerasi dapat digunakan pada skala besar karena melibatkan proses yang menggunakan ketel uap (boiler) dan turbin. Sementara gasifikasi lebih cocok diterapkan pada skala yang lebih kecil dengan menggunakan mesin gas atau mesin diesel sebagai pembangkit listriknya. Sedangkan pirolisis lebih sesuai untuk jenis sampah homogen dan tertentu seperti plastik dan ban bekas.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".