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Enregistrement W4386541917 · doi:10.29313/bcsurp.v3i1.7989

Arahan Pengembangan Ruang Terbuka Hijau (RTH) Berdasarkan Tingkat Kenyamanan Termal di Kecamatan Sukajadi Kota Bandung

2023· article· en· W4386541917 sur OpenAlexaff
Fadia Anzira Yasmin, Tonny Judiantono, Verry Damayanti

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Artistic Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)WiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat indexThermal comfortGeographyIndex (typography)ForestryEnvironmental scienceHumidityArchitectural engineeringEnvironmental engineeringMeteorologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Temperature Humidity Index (THI) is an indicator that can determine the level of thermal comfort in which the sensation of thermal comfort is received by people in an urban area. The situation and atmosphere in Sukajadi District can be said to lack climate control media, so that when the temperature is high it will feel very hot and arid. The existing green open space in Sukajadi District is only available for 2.7% of the total area which is due to limited land and space. The temperature in Sukajadi District is at an average temperature of 27.8°C – 30.5°C. The purpose of this study is to provide directions and recommendations for the development of green open space to achieve thermal comfort standards in Sukajadi District. The methods used are Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Urban Heat Island (UHI), Temperature Humidity Index (THI), calculation of green open space needs based on THI, and formulation of green open space development directions using a qualitative descriptive method. The results of this study are that Sukajadi District has a THI value of 25-29, belonging to two classes, namely some are uncomfortable and some are uncomfortable. Provision of green open space to achieve thermal comfort of 43.03 Ha. There are alternative ways to obtain land that has the potential to become green open space, namely land consolidation and acquisition of private green open space by planting vegetation that can reduce temperature and protect from sun exposure.
 Abstrak. Temperature Humidity Index (THI) merupakan suatu indikator yang dapat menentukan tingkat kenyamanan termal yang dimana sensasi dari kenyamanan termal diterima oleh masyarakat di suatu wilayah perkotaan. Keadaan dan suasana di Kecamatan Sukajadi bisa dikatakan kurang adanya media pengatur iklim, sehingga di kala suhu sedang tinggi akan dirasa sangat panas dan gersang. RTH eksisting yang ada pada Kecamatan Sukajadi hanya tersedia sebesar 2,7 % dari luas wilayah yang dimana luas wilayah akibat keterbatasan lahan dan ruang. Suhu di Kecamatan Sukajadi berada pada rata – rata suhu sebesar 27,8°C – 30,5°C. Tujuan penelitian ini yaitu memberikan arahan dan rekomendasi pengembangan RTH untuk mencapai standar kenyamanan termal di Kecamatan Sukajadi. Metode yang digunakan yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Urban Heat Island (UHI), Temperature Humidity Index (THI), perhitungan kebutuhan RTH berdasarkan THI, dan perumusan arahan pengembangan RTH dengan metode deskriptif kualitatif. Hasil dari penelitian ini yaitu Kecamatan Sukajadi memiliki nilai THI sebesar 25-29, termasuk ke dalam dua kelas yaitu sebagian tidak nyaman dan tidak nyaman. Penyediaan RTH untuk mencapai kenyamanan temal sebesar 43,03 Ha. Terdapat cara alternatif untuk mendapatkan lahan yang berpotensi menjadi RTH yaitu konsolidasi lahan dan akuisisi RTH privat dengan dilakukan penanaman vegetasi yang dapat mereduksi suhu dan melindungi dari paparan sinar matahari.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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