Efektivitas Pembangunan Rumah Risha, Rika dan Riko (3R) Bagi Masyarakat Terdampak Gempa
Notice bibliographique
Résumé
Bencana gempa bumi yang terjadi di berbagai macam kerusakan dan salah satu wilayah yang paling memiliki dampak besar adalah Kabupaten Lombok Utara. Kecamatan Tanjung merupakan salah satu kecampatan yang paling terdampak di Lombok Utara dimana 85% ba Pemerintah daerah dan pusat beserta beberapa lembaga sosial lainnya saling bekerjasama untuk menyelesaikan permasalahan tempat tinggal masyarakat agar mereka cepat kembali memiliki hunian tempat tinggal yang layak. Sehingga tujuan penelitian ini adalah untuk melihat tingkat efektivitas dari model bangunan rumah yang direkomendasikan oleh pemerintah yaitu Rumah Instan Sehat Sederhana Kayu (RIKA). Metode penel menggunakan 6 variabel dan 14 pertanyaan. Hasil dari penelitian tersebut adalah Risha memiliki nilai efektifitas 3,16, Rika memiliki nilai efektifitas 2,97 dan Riko memiliki nilai 2,99. Dari ketiga model rumah ters masyarakat model Risha memiliki tingkat efektifitas yang paling baik diantara ketiga model rumah yang dibiayai oleh pemerintah namun masih masuk dalam kategori cukup efektif. Sama halnya dengan Rika dan Riko masuk dalam kategori nilai cukup efektif menurut pendapat masyarakat.Abstract: The earthquake that occurred on the island of Lombok has caused various types of damage and one of the areas that has the greatest impact is North Lombok Regency. Tanjung Subdistrict is one of the most affected sub-districts in North Lombok Regency where 85% of its residential buildings are leveled with land.Regional and central governments along with several other social institutions work together to solve community housing problems so that they quickly return to having decent dwellings. So the purpose of this study is to look at the effectiveness of the house building models recommended by the government, namely Simple Healthy Instant Houses (RISHA), Convetional Instant Houses (RIKO) and Wood Instant Houses (RIKA). The research method uses linkert analysis using 6 variables and 14 questions. The results of the study are that Risha has an effectiveness value of 3.16, Rika has an effectiveness alue of 2.97 and Rico has a value of 2.99. Of the three house models, the community opinion of the Risha model shows the best level of effectiveness among the three models of houses that are funded by the government but still fall into the fairly effective category. Similarly, Rika and Riko fall into the value category quite effectively in the opinion of the community.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».