Implementasi Penataan Ruang di Kawasan Dataran Tinggi Dieng Kabupaten Banjarnegara
Notice bibliographique
Résumé
Dataran Tinggi terletak di 6 wilayah, yaitu Banjarnegara, Wonosobo, Pekalongan, Batang, Temanggung, dan Kendal. Kawasan yang diprioritaskan berada di Kabupaten Banjarnegara. Pemrioritasan ini didasarkan pada potensi kerusakan lingkungan dan pemanfaatan ruang di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi penggunaan lahan eksisting beserta peruntukan ruang kawasan sesuai RTRW Kabupaten Banjarnegara Tahun 2011-2031. Selain itu, dianalisis juga kesesuaian antara keduanya, berpedoman pada kriteria dalam Permen ATR/BPN Nomor 6 Tahun 2017 beserta faktor-faktor yang menyebabkan. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif. Kondisi eksisting diinterpretasi melalui Citra Quickbird dan survey lapangan. Hasil penelitian menunjukan 11 jenis penggunaan lahan eksisting yang teridentifikasi dengan luasan terbesar kebun sayur dan ada 10 jenis peruntukan ruang dengan luasan terbesar lahan pertanian hortikultura. Tingkat kesesuaian keduanya tergolong tinggi. Dari kriteria jenis dan besaran, ketidaksesuaian memiliki persentase sebesar 9,36%. Dari segi dampak, pemanfaatan ruang menimbulkan dampak lokal dan regional. Kondisi ini dipengaruhi oleh faktor alami, faktor sosial, serta faktor lainnya (faktor teknis dan faktor regulasi). Kata-Kata Kunci : penggunaan lahan, peruntukan ruang, implementasi penataan ruang
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».