ANALISIS PERSETUJUAN BANGUNAN GEDUNG (PBG) DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI SIMBG DI DINAS PUPR KABUPATEN KUANTAN SINGINGI TAHUN 2022
Notice bibliographique
Résumé
ANALISIS PERSETUJUAN BANGUNAN GEDUNG (PBG) DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI SIMBG DI DINAS PUPR KABUPATEN KUANTAN SINGINGI TAHUN 2022 1Agus Candra, 2Surya Adinata Program Studi Perencanaan wilayah dan kota serta Program Studi teknik Sipil, Fakultas teknik Universistas Islam kuantan Singin. Jl.Gatot Soebroto KM 7 Kebun Nenas Jake, Kota Teluk Kuantan, Kabupaten g. Jl Kuantan Singingi, Provinsi Riau Email: aguscandra_lingkungan@yahoo.com, mastersuryaadinata@gmail.com Abstrak Bangunan gedung merupakan wujud fisik hasil pekerjaan konstruksi yang menyatu dengan tempat kedudukannya, sebagian atau seluruhnya berada di atas dan/atau di dalam tanah dan/atau air, yang berfungsi sebagai tempat manusia melakukan kegiatannya, baik untuk hunian atau tempat tinggal, kegiatan keagamaan, kegiatan usaha, kegiatan sosial, budaya, maupun kegiatan khusus. Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2002 tentang Bangunan Gedung sebagaimana diubah terakhir kali dengan Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja memuat pengaturan mengenai fungsi bangunan gedung.Penelitian ini betujuan untuk Manganalisis Persetujuan bangunan Gedung (PBG) dengan menggunakan aplikasi SIMBG di Dinas PUPR Kabupaten Kuantan Singingi tahun 2022. Dari Hasil Penelitian dinas PUPR Kabupaten Kuantan Singingi Telah Mengeluarkan rekomendasi Persetujuan Bangunan Gedung dengan menggunakan aplikasi SIMBG pada tahun 2022 sebanyak 94 rekomendasi PBG dengan rincian di bulan Maret 5 PBG, bulan April 29 PBG, bulan Mei 5 PBG, bulan Juni 11 PBG, bulan Juli 5 PBG, bulan Agustus 16, bulan September 4 PBG, bulan Oktober 7 PBG, bulan Nopember 6 PBG, bulan Desember 5 PBG. Kata Kunci: Persetujuan Bangunan Gedung (PBG),Aplikasi SIMBG
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».