Arahan Spasial Pemanfaatan Lahan Untuk Kegiatan Usaha Peternakan Unggas (Ayam) Berdasarkan Persepsi Masyarakat Di Kecamatan Marawola Kabupaten Sigi
Notice bibliographique
Résumé
Sampai dengan tahun 2023, terdapat 50 bangunan usaha kandang ternak ayam di wilayah Kecamatan Marawola Kabupaten Sigi. Bersamaan dengan perkembangan kawasan permukiman penduduk, terjadi konflik antara usaha peternakan unggas (ayam) dengan warga permukiman. Metode penelitian adalah deskriptif kualitatif. Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Teknik analisis data meliputi: analisis variabel pemanfaatan lahan, analisis pemanfaatan lahan, analisis peta/SIG, dan analisis SWOT kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa merujuk matrix ITBX Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) Kawasan Perkotaan Binangga kategori kandang hewan masuk dalam zona peruntukan lainnya, hasil dari peraturan zonasi di RDTR Kawasan Perkotaan Binangga yaitu kawasan yang mempunyai izin terbatas dalam membangun kandang ternak yaitu R4 (perumahan kepadatan rendah), R3 (perumahan kepadatan sedang), dan R2 (perumahan kepadatan tinggi). Sedangkan kawasan yang di izinkan untuk digunakan lahan kegiatan usaha peternakan ayam yaitu P4 (Peternakan), P3 (Perkebunan), P2 (Holtikultura) dan P1 (Tanaman Pangan). Kelas kesesuaian penggunaan lahan untuk peternakan ayam S1 sebesar 1.521,173 ha (53,07%), S2 sekitar 767,61 ha (26,78%), dan N yaitu 577,73 ha (20,15%). Kelas pemanfaatan lahan untuk peternakan ayam S1 sebesar 874,522 ha (30,51%), S2 seluas 979,973 ha (34,19%), dan N 1012,01 ha (35,30%). Arahan spasial pemanfaatan lahan usaha peternakan ayam pada kondisi eksisting terdapat 7 kandang termasuk kategori sesuai standar, kategori cukup sesuai 11 kandang, dan kategori tidak sesuai standar 32 kandang. Arahan spasial pemanfaatan lahan diperoleh dari hasil penggabungan antara matrix ITBX, analisis kesesuain penggunaan lahan, dan analisis pemanfaatan lahan menghasilkan peta arahan spasial pemanfaatan lahan usaha serta lokasi untuk kegiatan usaha peternakan ayam di Kecamatan Marawola.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».