Analisis Spasio-Temporal Perkembangan Lahan Terbangun Menggunakan Pendekatan Machine Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Bekasi City is a buffer city for DKI Jakarta, Bogor, and Tangerang, which is a destination for urbanization and the search for new jobs. This condition causes an increase in population every year, which has a direct impact on the increasing need for space and the expansion of built-up land. This study aims to identify changes and developments in built-up land in Bekasi City from 1998 to 2023. The method used is a descriptive quantitative approach by utilizing secondary data in the form of Landsat 5 and Landsat 7 satellite imagery. Data analysis was carried out by classifying built-up land using a machine learning algorithm in the form of random forest, and testing accuracy using a confusion matrix. The results show that the area of built-up land in Bekasi City has increased by 4,264 Ha over 25 years. The development of built-up land tends to expand to the south, especially in the districts of Pondok Melati, Jatiasih, Jatisampurna, Mustika Jaya, and Bantar Gebang. Abstrak. Kota Bekasi merupakan kota penyangga DKI Jakarta, Bogor, dan Tangerang yang menjadi tujuan urbanisasi serta pencarian lapangan pekerjaan baru. Kondisi ini menyebabkan terjadinya pertambahan jumlah penduduk setiap tahunnya, yang berdampak langsung pada peningkatan kebutuhan ruang dan perluasan lahan terbangun. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perubahan dan perkembangan lahan terbangun di Kota Bekasi dari tahun 1998 hingga 2023. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan memanfaatkan data sekunder berupa citra satelit Landsat 5 dan Landsat 7. Analisis data dilakukan dengan klasifikasi lahan terbangun menggunakan algoritma machine learning berupa random forest, serta pengujian akurasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas lahan terbangun di Kota Bekasi mengalami peningkatan sebesar 4.264 Ha selama 25 tahun. Perkembangan lahan terbangun cenderung meluas ke bagian selatan, terutama di Kecamatan Pondok Melati, Jatiasih, Jatisampurna, Mustika Jaya, dan Bantar Gebang.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle