Arahan Pengendalian Pemanfaatan Ruang Berbasis Mitigasi Bencana di Wilayah Sekitar Sesar Lembang
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The area around the Lembang Fault has a high potential for disasters, especially earthquakes and landslides. However, spatial utilization in this area often ignores spatial suitability and disaster mitigation aspects, characterized by the rapid growth of the economic, tourism, and residential sectors in high-risk zones. This study aims to: (1) identify the suitability of spatial utilization to the spatial pattern plan, (2) identify suitability to the risk of earthquakes and landslides, and (3) formulate directions for controlling spatial utilization based on disaster mitigation. The method used is a quantitative approach through Geographic Information System (GIS)-based spatial analysis, supplemented by field interviews as supporting data. The results show that 28.73% of spatial utilization is not according to plan, with the conversion of agricultural land to settlements as the dominant change. Most of the cultivated areas (69.35%) and protected areas (28.01%) are also in the medium to high risk category. Based on these findings, directions for controlling spatial utilization are formulated for 12 combination zones (L1–L6 and B1–B6) with a mitigative approach through incentives, disincentives, and sanctions. These findings are expected to strengthen spatial control policies in disaster-prone areas. Abstrak. Wilayah sekitar Sesar Lembang memiliki potensi tinggi terhadap bencana, khususnya gempa bumi dan gerakan tanah. Namun, pemanfaatan ruang di wilayah ini terdapat yang mengabaikan kesesuaian ruang dan aspek mitigasi bencana, ditandai dengan pertumbuhan pesat sektor ekonomi, wisata, dan permukiman di zona risiko tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi kesesuaian pemanfaatan ruang terhadap rencana pola ruang, (2) mengidentifikasi kesesuaian terhadap risiko bencana gempa bumi dan gerakan tanah, serta (3) merumuskan arahan pengendalian pemanfaatan ruang berbasis mitigasi bencana. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif melalui analisis spasial berbasis Geographic Information System (GIS), dilengkapi wawancara lapangan sebagai data pendukung. Hasil menunjukkan bahwa 28,73% pemanfaatan ruang tidak sesuai rencana, dengan konversi lahan pertanian menjadi permukiman sebagai perubahan dominan. Sebagian besar kawasan budidaya (69,35%) dan kawasan lindung (28,01%) juga berada dalam kategori risiko sedang hingga tinggi. Berdasarkan temuan tersebut, dirumuskan arahan pengendalian pemanfaatan ruang untuk 12 zona kombinasi (L1–L6 dan B1–B6) dengan pendekatan mitigasi melalui insentif, disinsentif, dan sanksi. Temuan ini diharapkan dapat memperkuat kebijakan pengendalian ruang di wilayah rawan bencana.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».