KAJIAN KEMAMPUAN LAHAN DALAM MENDUKUNG IMPLEMENTASI RTRW DI KECAMATAN AIRMADIDI
Notice bibliographique
Résumé
This research is motivated by the strategic position of Airmadidi District as the capital of North Minahasa Regency and a National Activity Center, which faces significant development pressures. The potential for conflict between development needs and environmental conservation in spatial use necessitates land capability analysis to support the sustainable implementation of the Regional Spatial Plan (RTRW). Therefore, this study focuses on analyzing and mapping land capability classes in Airmadidi District based on their biophysical characteristics. This study uses a quantitative approach with overlay and scoring methods based on Geographic Information Systems (GIS) on secondary data, including rainfall, topography, geology, slope gradient, and disaster vulnerability. The results indicate variations in land capability classes. Most areas fall into the moderately high category (class d), suitable for development with attention to mitigation. Areas with very high capability (class e) were identified in Upper Airmadidi, ideal for activity centers. Meanwhile, areas with moderate capability (class c) in Sawangan and Tanggari are more suitable for conservation. It is concluded that spatial planning in Airmadidi District must refer to this land capability map to rationally guide development and prevent environmental degradation. ABSTRAKPenelitian ini dilatarbelakangi oleh posisi strategis Kecamatan Airmadidi sebagai ibu kota Kabupaten Minahasa Utara dan Pusat Kegiatan Nasional, yang menghadapi tekanan pembangunan signifikan. Adanya potensi konflik pemanfaatan ruang antara kebutuhan pembangunan dengan konservasi lingkungan mendorong perlunya analisis kemampuan lahan untuk mendukung implementasi Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) secara berkelanjutan. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menganalisis dan memetakan kelas kemampuan lahan di Kecamatan Airmadidi berdasarkan karakteristik biofisiknya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode overlay dan skoring berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) terhadap data sekunder, meliputi curah hujan, topografi, geologi, kemiringan lereng, dan kerawanan bencana. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi kelas kemampuan lahan. Sebagian besar wilayah masuk dalam kategori agak tinggi (kelas d), yang sesuai untuk pengembangan dengan memperhatikan mitigasi. Wilayah dengan kemampuan sangat tinggi (kelas e) teridentifikasi di Airmadidi Atas, ideal untuk pusat kegiatan. Sementara itu, wilayah berkemampuan sedang (kelas c) di Sawangan dan Tanggari lebih cocok untuk konservasi. Disimpulkan bahwa perencanaan ruang di Kecamatan Airmadidi harus mengacu pada peta kemampuan lahan ini untuk mengarahkan pembangunan secara rasional dan mencegah degradasi lingkungan.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».