Strategi Kebijakan Pemerintah Melalui Skema KPBU Dalam Penyediaan Akses Air Bersih di Kota Bandar Lampung
Bibliographic record
Abstract
Jaringan perpipaan belum menjangkau seluruh wilayah, terutama di pinggiran Kota Bandar Lampung (BPPSPAM, 2010). Hal ini mengakibatkan penduduk di Kota Bandar Lampung kekurangan air bersih ditambah lagi dengan tingginya tingkat kehilangan air Non Revenue Water/NRW (PERUMDA-AM, 2025). Bandar Lampung merupakan Kota terbesar yang ada di Provinsi Lampung yang memiliki jumlah penduduk sebanyak 1.226,21 jiwa (BPS, 2025). Akibatnya, kebutuhan akan air bersih semakin meningkat. Total kebutuhan air/hari sebanyak 220.717,8/orang/L dengan asumsi 120L/orang (SNI 6728-1:2015) sedangkan besaran produksi air 750 l/d dan per hari sebesar 64,8 Juta/L/Hari sehingga masih sangat kurang untuk memenuhi kebutuhan masyarakat Kota Bandar Lampung. Hal ini disebabkan keterbatasan kapasitas jaringan distribusi dan investasi perpipaan infrastruktur perpipaan, sehingga perluasan layanan ke wilayah pinggiran kota berjalan lambat, jarak ke wilayah pinggiran relatif jauh dari sumber utama, kapasitas produksi air bersih terbatas dan permukiman tumbuh secara tidak merata sehingga sulit terintegrasikan dengan jaringan. Dukungan kebijakan yang sudah ada yaitu Skema KPBU/PPP mekanisme kerja sama jangka panjang antara pemerintah dan swasta dalam penyediaan infrastruktur, termasuk SPAM, dengan prinsip efisiensi, berbagi risiko, dan keberlanjutan. Makalah ini bertujuan untuk menyusun rekomendasi kebijakan yang dapat diterapkan oleh pemerintah dan pemangku kepentingan terkait keterbatasan cakupan layanan SPAM di Kota Bandar Lampung.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.011 |
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".