ANALISIS KESELARASAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP DAYATAMPUNG PENDUDUK DAN KONSENTRASI NO2 DI KECAMATANRAJABASA, KOTA BANDAR LAMPUNG
Notice bibliographique
Résumé
Kecamatan Rajabasa di Kota Bandar Lampung, dengan luas wilayah 12,93 km2 dan populasi 55.958 jiwa pada tahun 2023, menghadapi tekanan signifikan akibat pertumbuhan penduduk yang tinggi. Kepadatan populasi yang mencapai 4.365 jiwa per kilometer persegi telah memicu perubahan pola penggunaan lahan, yang berdampak pada daya tampung wilayah serta kondisi lingkungan, terutama kualitas udara. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keselarasan antara penggunaan lahan, daya tampung penduduk, dan konsentrasi NO2 di Kecamatan Rajabasa. Penggunaan lahan diklasifikasikan dengan tiga metode: Maximum Likelihood Classification (MLC), Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest, menggunakan citra satelit Sentinel-2. Daya tampung penduduk dianalisis berdasarkan PERMEN PU Nomor 41/PRT/M/2007 tentang Pedoman Kriteria Teknis Kawasan Budidaya, yang mempertimbangkan faktor kelayakan permukiman seperti kelerengan, buffer sungai, rawan banjir, buffer rel, dan jenis tanah dengan metode skoring. Konsentrasi NO2 diukur menggunakan data dari satelit Sentinel-5P melalui Google Earth Engine untuk periode 1 hingga 30 Oktober 2023. Hasilnya menunjukkan bahwa klasifikasi penggunaan lahan menghasilkan variasi luas lahan yang signifikan, dengan metode SVM menghasilkan luas permukiman tertinggi. Analisis daya tampung menunjukkan bahwa wilayah ini mampu menampung peningkatan jumlah penduduk hingga tahun 2033 tanpa melebihi kapasitas yang direncanakan. Konsentrasi NO2 berkisar antara 4,7 × 10−6 hingga 8,4 × 10−6 mol/m2 atau setara dengan 0,18 hingga 0,20 μg/m3, yang berada jauh di bawah ambang batas ISPU, menunjukkan bahwa kualitas udara di Kecamatan Rajabasa masih sangat baik. Kata Kunci: Penggunaan Lahan, Daya Tampung Penduduk, NO2, Sentinel-2, Sentinel-5P. Rajabasa Sub-district in Bandar Lampung City, where an area of 12.93 km2 and a population of 55,958 in 2023, faces significant pressure due to rapid population growth. The population density, reaching 4,365 people per square kilometer, has triggered changes in land use, affecting the area's carrying capacity and environmental conditions, particularly air quality. This study aims to analyze the Suitability between land use, carrying capacity, and NO2 concentration in Rajabasa. Land use was classified using three algorithms: Maximum Likelihood Classification (MLC), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest, utilizing Sentinel-2 satellite imagery. Carrying capacity was assessed based on Ministry of Public Works Regulation Number 41/PRT/M/2007, which provides guidelines for the technical criteria of residential areas, considering factors like slope, river buffers, flood-prone areas, railway buffers, and soil type, using a scoring method. NO2 concentrations was measured using data from Sentinel-5P via Google Earth Engine for the period from October 1 to 30, 2023. The results show that land use classification produced significant variations in land area, with the SVM method showing the highest urban area. The carrying capacity analysis indicates that the area can accommodate population growth until 2033 without exceeding planned capacity. NO2 concentrations ranged from 4.7 × 10−6 to 8.4 × 10−6 mol/m2, equivalent to 0.18 to 0.20 μg/m3, well under the ISPU threshold, indicating that air quality in Rajabasa remains excellent. Keywords: Land Uses, Carrying Capacity, NO2, Sentinel-2, Sentinels-5P,
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».