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Enregistrement W4403238944 · doi:10.29313/bcsurp.v4i3.13238

Strategi Pengelolaan Ruang Terbuka Hijau di Kawasan Perkotaan Sumedang

2024· article· en· W4403238944 sur OpenAlexaff
Kresna 'Arsyi Majiid, Ernady Syaodih

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Green open space has an important role in shaping the quality of sustainable urban life and ensuring the welfare of urban communities. However, currently Regional Governments face obstacles in managing Public Green Open Spaces in cities or urban areas. The Sumedang Urban Area is one of the urban areas that is currently developing. This growth is often accompanied by increased urbanization and infrastructure development. Public Green Open Space in the Sumedang Urban Area is currently still not optimal. Therefore, the author identifies existing public green open space management problems and formulates strategies that can be implemented. The aim of this research is to formulate a management strategy for Public Green Open Space in the Sumedang Urban Area so that it can be optimal. The method in this research uses Delphi analysis and SWOT analysis. Based on the Delphi analysis carried out, there are three aspects that are the main problems in the management of Public Green Open Spaces in the Sumedang Urban Area, namely, the provision of facilities and infrastructure in Public Green Open Spaces is still not available properly. The SWOT quadrant in the research is in quadrant I which indicates an aggressive growth strategy. In an effort to improve the management of Public Green Open Space in the Sumedang Urban Area, there are strategies that can be implemented, namely by planning & developing Public Green Open Space, improving Public Green Open Space facilities and infrastructure as well as community participation in managing Public Green Open Space. Abstrak. Ruang Terbuka Hijau memiliki peran yang penting dalam membentuk kualitas kehidupan perkotaan yang berkelanjutan dan memastikan kesejahteraan masyarakat perkotaan. Namun, saat ini Pemerintah Daerah menghadapi kendala dalam mengelola Ruang Terbuka Hijau Publik yang ada di kota atau kawasan perkotaan. Kawasan Perkotaan Sumedang merupakan salah satu daerah perkotaan yang sedang berkembang. Pertumbuhan ini sering kali diikuti oleh peningkatan urbanisasi dan pembangunan infrastruktur. Ruang Terbuka Hijau Publik di Kawasan Perkotaan Sumedang saat ini masih belum optimal. Maka dari itu penulis mengidentifikasi permasalahan pengelolaan RTH Publik yang ada serta merumuskan strategi yang dapat dilakukan. Tujuan dari penelitian ini untuk merumuskan strategi pengelolaan Ruang Terbuka Hijau Publik di Kawasan Perkotaan Sumedang agar dapat optimal. Metode pada penelitian ini menggunakan analisis Delphi dan analisis SWOT. Berdasarkan analisis delphi yang dilakukan, terdapat tiga aspek yang menjadi permasalahan utama pada pengelolaan Ruang Terbuka Hijau Publik di Kawasan Perkotaan Sumedang, yaitu, penyediaan sarana dan prasarana pada Ruang Terbuka Hijau Publik masih belum tersedia dengan baik. Kuadran SWOT dalam penelitian berada pada kuadran I yang menandakan strategi pertumbuhan agresif. Dalam upaya meningkatkan pengelolaan Ruang Terbuka Hijau Publik di Kawasan Perkotaan Sumedang terdapat strategi yang dapat dilakukan yaitu dengan perencanaan & pengembangan RTH Publik, peningkatan sarana dan prasarana RTH Publik serta partisipasi masyarakat dalam pengelolaan RTH Publik.

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, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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