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Enregistrement W4413332822 · doi:10.29313/bcsurp.v5i2.19597

Strategi Optimalisasi Pemulihan Fungsi Hutan di Kabupaten Bandung Barat

2025· article· en· W4413332822 sur OpenAlexaff
Primetta Shayna Annisa, Nia Kurniasari

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study aims to formulate a strategy for optimizing reforestation and sustainable forest management in West Bandung Regency in response to increasing critical land and vegetation degradation. A mixed-methods approach (quantitative and qualitative) was used, with primary data collected through interviews with key stakeholders, including Perhutani, the Public Works and Spatial Planning Office, BAPPEDA, and LMDH. Secondary data were obtained from technical documents, spatial RTRW data, and forestry policy reviews. The analysis employed the SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) method using IFAS and EFAS matrices to determine the strategic position based on internal and external factor scores.The results show that internal strengths (total score 3.06) outweigh weaknesses (1.24), while external threats (1.88) slightly exceed opportunities (1.62). This places the strategy in Quadrant II (diversification), recommending the use of internal strengths to address external threats. The proposed strategy is plant diversification using a combination of pine, sengon, and coffee species, aimed at enhancing ecological functions while also supporting community income. Community participation and the integration of local wisdom are essential for ensuring long-term success in sustainable forest recovery efforts. Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan strategi optimalisasi reboisasi dan pengelolaan hutan berkelanjutan di Kabupaten Bandung Barat sebagai respons terhadap meningkatnya lahan kritis dan degradasi vegetasi. Pendekatan penelitian menggunakan mix method (kuantitatif dan kualitatif) dengan pengumpulan data primer melalui wawancara terhadap stakeholder kunci, seperti Perhutani, Dinas PUTR, Bappeda, dan LMDH. Data sekunder diperoleh dari dokumen teknis, data spasial RTRW, serta kajian kebijakan kehutanan. Analisis dilakukan dengan metode SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) yang dikembangkan dalam bentuk matriks IFAS dan EFAS untuk menentukan posisi strategi terbaik berdasarkan nilai koordinat internal dan eksternal. Hasil analisis menunjukkan bahwa kekuatan internal (total skor 3,06) lebih dominan dibandingkan kelemahan (1,24), sedangkan dari sisi eksternal, ancaman (1,88) sedikit lebih tinggi dari peluang (1,62). Hal ini menempatkan strategi pada Kuadran II (diversifikasi), yang merekomendasikan penguatan potensi internal untuk menghadapi tantangan luar. Strategi yang disarankan adalah diversifikasi tanaman menggunakan sistem agroforestri berbasis kopi, pinus, dan sengon, yang tidak hanya memperkuat fungsi ekologi, tetapi juga meningkatkan pendapatan masyarakat. Pelibatan masyarakat dan kearifan lokal menjadi kunci keberhasilan jangka panjang pemulihan fungsi hutan secara 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,207 · 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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