Pengujian Hipotesis Pengaruh Penggunaan Lahan terhadap Kualitas Udara
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Air is an important factor in life, but its quality has changed due to the physical development of cities such as industrial centres and settlements, so that the air that was initially clean is now dirty due to pollution from human activities such as transportation and industry According to the United States Environmental Protection Agency, air pollution contains harmful substances such as particulates, gases, vapours, dust, and smoke coming from vehicles, factories, and other human activities The city of Bandung consists of 8 sub-regions, and this study focuses on SWK Bojonegara because of its diverse land uses and proximity to the city centre, which leads to high mobilisation and pollutionKeywords: Land use, air quality, pollutant parameters. Deforesta tion and urbanisation in the region reduce natural carbon sequestration, whilst Bandung's mountainous morphology exacerbates air pollution containment Air quality monitoring is important for pollution control, and the test results are compared to ambient air quality standards In this study, the bivariate method was used to explore the relationship between land use and air quality, with quantitative analysis comparing pollutant parameters and qualitative analysis through interviews with related agencies The air quality index method is used to determine the condition of pollutants, regulated in Government Regulation number 41 of 1999, and multiple linear regression analysis shows the influence of land use on air quality, with results varying from strong (Codan NO2) to weak (TSP, PM25). Therefore, the development of stricter environmental policies and support for clean technology is needed to improve air quality and land use management in the city of Bandung Abstrak. Udara merupakan faktor penting dalam kehidupan, namun kualitasnya mengalami perubahan akibat perkembangan fisik kota seperti pusat industri dan permukiman, sehingga udara yang awalnya bersih kini menjadi kotor akibat pencemaran dari aktivitas manusia seperti transportasi dan industri. Menurut United States Environmental Protection Agency, polusi udara mengandung zat berbahaya seperti partikulat, gas, uap, debu, dan asap yang berasal dari kendaraan, pabrik, dan aktivitas manusia lainnya. Kota Bandung terdiri dari 8 sub-wilayah, dan penelitian ini berfokus pada SWK Bojonegara karena beragam penggunaan lahannya dan kedekatannya dengan pusat kota, yang menyebabkan tingginya mobilisasi dan polusi. Deforestasi dan urbanisasi di kawasan ini mengurangi penyerapan karbon alami, sementara morfologi Bandung yang dikelilingi pegunungan memperburuk penahanan polusi udara. Pemantauan kualitas udara penting untuk pengendalian pencemaran, dan hasil pengujian dibandingkan dengan baku mutu udara ambien. Dalam penelitian ini, metode bivariat digunakan untuk mengeksplorasi pengaruh antara penggunaan lahan dan kualitas udara, dengan analisis kuantitatif membandingkan parameter polutan dan analisis kualitatif melalui wawancara dengan instansi terkait. Metode indeks kualitas udara digunakan untuk mengetahui kondisi polutan, diatur dalam Peraturan Pemerintah nomor 41 tahun 1999, dan analisis regresi linier berganda menunjukkan pengaruh penggunaan lahan terhadap kualitas udara, dengan hasil yang bervariasi dari pengaruh kuat (CO dan NO2) hingga lemah (TSP, PM2.5). Oleh karena itu, pengembangan kebijakan lingkungan yang lebih ketat dan dukungan teknologi bersih diperlukan untuk meningkatkan kualitas udara dan pengelolaan penggunaan lahan di Kota Bandung.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».