MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285776279 · doi:10.24912/computatio.v3i2.6049

SISTEM INFORMASI TATAGUNA LAHAN, KEPADATAN PENDUDUK, DAN AKSES JALAN DI KOTA SALATIGA DENGAN MENGGUNAKAN WEBGIS

2019· article· en· W4285776279 sur OpenAlexaff
Brilliananta Radix Dewana, Eko Sediyono

Notice bibliographique

RevueComputatio Journal of Computer Science and Information Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHuman resourcesProduct (mathematics)TourismShopping mallWork (physics)BusinessGeographyComputer scienceTransport engineeringEngineeringAdvertisingManagementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of the times, human needs are increasingly growing. From primary needs to secondary needs. One of the human needs is land or space that can be used for various things. Such as housing for their families, shops that provide human needs, or maybe tourist attractions as a leisure facility from the busy work undertaken. Therefore, we need a detailed information about land use consisting of habitations, restaurants, and also health facility. The information needed for this detail can consist of population, interests of certain religious groups, existing road access, etc., so that it can be used optimally as a regional development plan. For example, land near a village that is quite far from the city center and a small population and population, is not possible to build a mall or a supermarket that has a high product selling price. Different case with land near the city center with a high number and population density. If a mall or supermarket is built with a high selling price, the mall or supermarket will still be crowded by visitors. In this study, the information system was created in the form of maps created using GIS application software called ArcGis. The base map was taken from Pusat Data dan Informasi Geospasial Republik Indonesia and the data contained in the map were obtained from Salatiga Dalam Angka 2018. It is expected that with this research, it can produce one more factor for consideration to development in the City of Salatiga. Semakin berkembangnya jaman, kebutuhan manusia semakin hari semakin bertambah. Mulai dari kebutuhan yang primer sampai kebutuhan sekunder. Salah satu kebutuhan manusia adalah selalu membutuhkan lahan atau space yang dapat digunakan untuk berbagai macam hal. Misalnya perumahan untuk keluarga mereka, toko-toko yang menyediakan kebutuhan-kebutuhan manusia, maupun tempat-tempat wisata sebagai sarana bersantai dari sibuknya pekerjaan yang dijalani. Maka dari itu, diperlukan sebuah informasi detail mengenai tataguna lahan berupa pemukiman, restoran, maupun sarana kesehatan yang ada. Informasi yang diperlukan untuk sebuah detail tersebut dapat berupa kepadatan penduduk, mayoritas pemeluk agama tertentu, akses jalan yang ada, dan yang lain sebagainya, sehingga dapat digunakan secara maksimal sebagai perencanaan pengembangan wilayah pada sekitar daerah tersebut. Sebagai contoh, apabila ada lahan kosong di dekat pedesaan yang cukup jauh dari pusat kota dan memiliki jumlah penduduk dan kepadatan penduduk yang sedikit, tidak mungkin untuk membangun sebuah mall atau swalayan yang mempunyai harga jual produk yang tinggi. Beda halnya dengan lahan di dekat pusat kota dengan jumlah dan kepadatan penduduk yang tinggi. Bila dibangun sebuah mall atau swalayan dengan harga yang cukup tinggi, maka mall atau swalayan tersebut masih akan tetap ramai oleh pengunjung. Dalam penelitian ini, sistem informasi tersebut ditampilkan dalam bentuk peta yang dibuat dengan menggunakan software aplikasi GIS berupa ArcGis. Peta dasar diambil dari Pusat Data dan Informasi Geospasial Republik Indonesia dan data-data yang terdapat dalam peta tersebut didapatkan dari Salatiga Dalam Angka 2018. Diharapkan dengan adanya penelitian ini, bisa menjadikan salah satu bahan pertimbangan untuk pengembangan wilayah di Kota Salatiga.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,015

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputatio Journal of Computer Science and Information SystemsMême sujetEdcuational Technology SystemsTravaux en français237 207