ANALISIS KESESUAIAN LAHAN UNTUK PENGEMBANGAN LAHAN PERMUKIMAN DENGAN TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) (STUDI KASUS: KECAMATAN MEDAN TUNTUNGAN)
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
Pesatnya pembangunan perumahan dan permukiman di daerah Kota Medan dapat memicu perubahan pola penggunaan lahan yang cukup besar dan kemungkinan besar tidak akan sanggup menampung penduduk karena meningkatnya jumlah penduduk, rendahnya kualitas permukiman, tingginya pemanfaatan ketidaksesuaian lahan di Kota Medan. Metoda pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu studi pustaka, survei data sekunder dan Analisis SKL. Analisis Satuan Kemampuan Lahan (SKL) adalah melakukan pembobotan terhadap setiap parameter fisik dasar. Parameter fisik tersebut terdiri dari data kemiringan lereng, jenis batuan, jenis induk tanah, curah hujan, guna lahan eksisting dan jaringan jalan (aksesibilitas). Kemudian skor akhir pembobotan untuk setiap parameter tersebut diolah dengan Analisis spasial menggunakan aplikasi Sistem Informasi Geografis Software ArcMap 10.8 dengan metode geoprosessing tools (Buffer- Overlay-Union). Berdasarkan peta analisis kesesuaian pengembangan permukiman berdasarkan SKL di atas dapat diuraikan bahwa luas permukiman yang bisa dikembangkan menurut kesesuaian Sangat Tinggi dan kesesuaian Tinggi. Dimana luas kesesuaian lahan sangat tinggi mencapai 1,665.59 Ha sedangkan luas kesesuaian lahan Tinggi mencapai 432.03 Ha. Jika di jumlahkan, maka didapatkan luas lahan yang dapat dikembangkan yaitu 1,665.60 Ha atau jika di persentasekan akan menghasilkan 100.0% luas lahan yang dapat dikembangkan. Jadi kesimpulannya dijelaskan bahwa luas kesesuaian pemanfaatan ruang mencapai 79% sedangkan luas ketidak kesesuaian pemanfaatan lahan namun di manfaatkan sebagai permukiman adalah 21%.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle