Eksistensi Tempat Pengolahan Sampah 3R (Reduce, Reuse Dan Recycle) Di Kelurahan Pengawu, Kecamatan Tatanga, Kota Palu
Bibliographic record
Abstract
Salah satu fasilitas pengelolaan sampah berbasis ramah lingkungan adalah dengan mengadopsi konsen Reduce, Reuse, danRecycle (disingkat 3R) dan diterapkan pada TPS yang ada di Kota Palu. Salah satu fasilitas yang dibangun oleh Pemerintah Kota Palu terletak di Kelurahan Pengawu. Namun, hingga saat ini, kinerja TPS 3R ini belum berfungsi dengan optimal dan lebih berperan hanya sebagai TPS reguler. Konsep TPS 3R di Kelurahan Pengawu diharapkan dapatmenjadi solusi dalam menangani permasalahan sampah di masyarakat. Namun karena belum optimalnya kinerja TPS 3R,sehingga permasalahan sampah belum dapat teratasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor yangmenghambat eksistensi kinerja TPS 3R di Kelurahan Pengawu dengan menggunakan pendekatan kualitatif. Untuk mengumpulkan data dilakukan dengan indepth interview, observasi lapangan, dan studi dokumen. Data kemudian dianalisis melalui pendekatan deskriptif dan analisis faktor penghambat. Hasil penelitian menunjukkan faktor penghambat kinerja TPS 3R di Kelurahan Pengawu dikelompokkan menjadi faktor internal dan eksternal. Penghambat internal meliputi keterbatasan fasilitas, kurangnya dukungan manajemen, dan minimnya pendanaan. Adapun penghambat faktor eksternal berupabencana alam. Penelitian ini merekomendasikan upaya untuk melengkapi fasilitas TPS 3R, memperkuat dukungan manajemen,mencari sumber pendanaan eksternal, serta melakukan revitalisasi gedung TPS 3R.Kata kunci: Pengelolaan Sampah, TPS 3R, Faktor Penghambat, Kinerja, Revitalisasi
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".