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Enregistrement W4413332798 · doi:10.29313/bcsurp.v5i2.20362

Tingkat Resiliensi Masyarakat dalam Menghadapi Banjir Rob di Kawasan Pesisir Eretan Kabupaten Indramayu

2025· article· en· W4413332798 sur OpenAlexaff
Iqlima Putri Justitia, Yulia Asyiawati

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining and Machine Learning Applications
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The community affected by the tidal flood has started to adapt to their environment and find various ways to cope to survive in areas impacted by the tidal flood. The tidal flood disaster in the Eretan coastal area has worsened and continues to recur, causing damage not only to physical buildings and infrastructure but also impacting the social and economic activities of the community. The floods also damage access roads and several vehicles, leading the community to implement mitigation efforts by raising house foundations and building door barriers. The aim of this research is to assess the level of resilience of the community against the tidal floods in the Eretan coastal area. To assess the resilience of the community affected by the tidal floods, data sources were collected through questionnaires, document reviews, and observations. The analytical method used is Likert scale analysis with scoring and descriptive analysis. The results of the analysis indicate that the level of resilience of the community in the Eretan Coast is categorized as High at 76% and the sustainability of the lives of the coastal communities in Eretan is also high. This research recommends that the breakwater structure should be optimized and maintained properly, the rehabilitation and expansion of mangrove forests to enhance natural defenses against waves and abrasion should be undertaken, and permanent concrete river retaining walls should be constructed along riverbanks to prevent river overflow into settlements, as well as to create sustainable economic incentives. Abstrak. Masyarakat yang terdampak banjir mulai terbiasa dengan lingkungannya dan mampu mengatasinya dengan berbagai cara untuk tetap bertahan pada kondisi wilayah yang terdampak banjir rob. Bencana banjir rob di kawasan Pesisir Eretan sudah semakin parah dan terus berulang, akibat yang ditimbulkan dari bencana banjir rob tidak hanya merusak fisik bangunan dan infrastruktur, melainkan berdampak pada kegiatan sosial dan ekonomi masyarakat, banjir juga merusak akses jalan dan beberapa kendaraan, serta masyarakatpun melakukan upaya mitigasi dengan meninggikan pondasi rumah dan membangun penghalang pintu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai tingkat resiliensi masyarakat terhadap banjir rob kawasan Pesisir Eretan. Untuk menilai resiliensi masyarakat yang terdampak banjir rob, sumber data dikumpulkan melalui kuesioner, telaah dokumen, dan observasi. Maka metode analisis yang digunakan yaitu analisis skala likert dengan skoring dan deskriptif analisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat resiliensi masyarakat di Pesisir Eretan berada pada kategori Tinggi 76%. Hasil penelitian ini merekomendasikan agar struktur breakwater/pemecah gelombang dioptimalkan dan dipelihara dengan baik, rehabilitasi dan perluasan hutan mangrove untuk meningkatkan pertahanan alami terhadap gelombang dan abrasi, dan membangun dinding penahan sungai berbahan beton permanen di bantaran sungai untuk mencegah luapan air sungai masuk ke permukiman, serta menciptakan insentif ekonomi berkelanjutan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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