Identifikasi Pengembangan Ruang Terbuka Hijau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The city of Cirebon is one of the cities in West Java that is experiencing rapid development, accompanied by an increase in the rate of population growth each year by 2,91% per year. This rapid development has led to changes in land use where vegetation land is turned into built-up land, it is stated that almost ± 55% of the area in Cirebon City is built-up land. Meanwhile, the amount of land designated as public green open space is still 10,5% less than the 20% should be, while for private green open space the amount is 10%. Therefore, it is necessary to identify the development of Green Open Spaces in Cirebon City. The approach method used is using remote sensing techniques to identify the development of green open space in the city of Cirebon using Landsat 8 Imagery by paying attention to 3 aspects, namely biological, physique and social aspects. The variables used are vegetation density or NDVI, comfort index or THI and population density. The data used are Landsat 8 imagery, population, climatology and land use. The purpose of this study was to determine the location and extent of green open space development in the city of Cirebon. The results of this study are Cirebon City is dominated by a very dense vegetation density level of 1.826,17 Ha, the comfort index is 4,49% uncomfortable conditions, 86,71% less comfortable and 8,80% comfortable from the area of Cirebon City, dominated by The population density level is very dense at 82,67% of the area of Cirebon City. Based on the results of overlapping maps of the three variables, namely NDVI, THI and population density, there are 2 zones of green open space development including the highly prioritized zone of 159,14 Ha and the prioritized zone of 2.587,82 Ha.
 Abstrak. Kota Cirebon termasuk kota di Jawa Barat yang mengalami pembangunan yang pesat, dibarengi pula oleh meningkatnya laju pertumbuhan penduduk tiap tahunnya sebesar 2,91% pertahun. Pembangunan yang pesat ini menimbulkan terjadinya perubahan guna lahan yang dimana lahan vegetasi berubah menjadi lahan terbangun, disebutkan bahwa hampir ± 55% wilayah di Kota Cirebon merupakan lahan terbangun. Sedangkan lahan yang diperuntukkan sebagai Ruang Terbuka Hijau publik jumlahnya masih kurang sebesar 10,5 % dari yang seharusnya 20%, sedangkan untuk Ruang Terbuka Hijau privat jumlahnya sudah memenuhi yakni 10%. Oleh karena itu, diperlukan adanya identifikasi pengembangan Ruang Terbuka Hijau di Kota Cirebon. Metode pendekatan yang digunakan adalah menggunakan teknik penginderaan jauh untuk mengidentifikasi pengembangan RTH di Kota Cirebon menggunakan Citra Landsat 8 dengan memperhatikan 3 aspek yakni aspek biologi, fisik dan sosial. Variabel yang digunakan adalah kerapatan vegetasi atau NDVI, indeks kenyamanan atau THI dan kepadatan penduduk. Data yang digunakan adalah Citra Landsat 8, jumlah penduduk, klimatologi dan penggunaan lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui lokasi dan luasan pengembangan RTH di Kota Cirebon. Hasil dari penelitian ini adalah Kota Cirebon didominasi oleh tingkat kerapatan vegetasi sangat rapat sebesar 1.826,2 Ha, indeks kenyamanan didapatkan kondisi tidak nyaman 4,49%, kurang nyaman 86,7% dan nyaman 8,8% dari luas Kota Cirebon, didominasi oleh tingkat kepadatan penduduk sangat padat sebesar 82,7% dari luas Kota Cirebon. Berdasarkan hasil tumpang tindih peta ketiga variabel yakni NDVI, THI dan kepadatan penduduk didapatkan 2 zona pengembangan RTH diantaranya adalah zona sangat diprioritaskan sebesar 159,1 Ha dan zona diprioritaskan sebesar 2.587,8 Ha.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».