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Enregistrement W4403239117 · doi:10.29313/bcsurp.v4i3.14734

Identifikasi Faktor-Faktor Penyebab Urban Sprawl di Kecamatan Cileunyi

2024· article· en· W4403239117 sur OpenAlexaff
Salsabila Nurrizki, Tarlani, Ira Safitri Darwin

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sprawlEngineeringUrban planningCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Cileunyi District, which is flanked by Bandung City and Sumedang Regency, is currently experiencing rapid development from all directions. Cileunyi District is developing due to its direct border with Bandung City in the west, then in the east it borders Jatinangor District which is an educational area, in the south it borders Bojongsoang District which is planned as a new city precisely in Tegalluar Village and borders Rancaekek District which is an industrial area. Cileunyi District in the Bandung Regency RTRW is included in the National Strategic Area Development (KSN) plan, namely the Bandung Basin Urban Area, this has caused Cileunyi District to experience the spread of built-up land (urban sprawl). so that it is feared that it will have an impact on congestion, environmental damage, and social change. This study aims to identify the factors causing urban sprawl in Cileunyi District due to the rapid development that occurs in various corners around Cileunyi District. The method used in this study is multiple linear regression analysis. In this study, the identification of factors causing urban sprawl in Cileunyi District was carried out, using multiple linear regression analysis with an error of 5%. The results showed that simultaneously there were 9 variables that had a significant effect on urban sprawl, namely accessibility, public services, economic conditions, spatial planning regulations, views, migration, land value, physical characteristics of the land, and developer initiatives. Abstrak. Kecamatan Cileunyi yang di apit oleh Kota Bandung dan Kabupaten Sumedang saat ini mengalami perkembangan cepat dari segala penjuru, Kecamatan Cileunyi berkembang akibat berbatasan langsung dengan Kota Bandung pada bagian barat, lalu pada bagian timur berbatasan dengan Kecamatan Jatinangor yang merupakan kawasan pendidikan, pada bagian selatan berbatasan dengan Kecamatan Bojongsoang yang di rencanakan sebagai kota baru tepatnya di Desa Tegalluar serta berbatasan dengan Kecamatan Rancaekek yang merupakan kawasan industri. Kecamatan Cileunyi pada RTRW Kabupaten Bandung masuk dalam rencana Pengembangan Kawasan Strategis Nasional (KSN) yaitu Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung, hal tersebut mengakibatkan Kecamatan Cileunyi mengalami perembetan lahan terbangun (urban sprawl). sehingga dikhawatirkan berdampak pada kemacetan, kerusakan lingkungan, dan perubahan sosial. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab urban sprawl di Kecamatan Cileunyi akibat dari perkembangan cepat yang terjadi di berbagai penjuru sekeliling Kecamatan Cileunyi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi faktor-faktor penyebab urban sprawl di Kecamatan Cileunyi, menggunakan analisis regresi linear berganda dengan error 5%, hasilnya menunjukkan bahwa secara simultan terdapat 9 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap urban sprawl, yaitu aksesibilitas, pelayanan umum, kondisi ekonomi, peraturan tata ruang, pemandangan, migrasi, nilai lahan, karakteristik fisik lahan, dan prakarsa pengembang.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,184 · 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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