Implementasi Penataan Ruang di Kawasan Dataran Tinggi Dieng Kabupaten Banjarnegara
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 découle