STRATEGI PENGURANGAN RISIKO BENCANA BANJIR PADA DAS KIRASA, KABUPATEN BULUKUMBA
Notice bibliographique
Résumé
Bencana banjir kerap terjadi hampir disetiap wilayah, termasuk DAS Kirasa yang terletak di Kabupaten Bulukumba. Bencana banjir yang pernah terjadi di DAS Kirasa menimbulkan kerugian yang cukup besar terhadap masyarakat, sehingga tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat risiko bencana banjir di DAS Kirasa, Kabupaten Bulukumba, serta merumuskan strategi untuk mengurangi risiko bencana banjir di DAS Kirasa. Analisis risiko bencana benjir adalah metode analisis yang digunakan kemudian diolah menggunakan aplikasi ArcGis 8.10. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat risiko bencana banjir pada DAS Kirasa terbagi dalam 2 kategori yaitu rendah dan tinggi. Untuk tingkat risiko rendah, desa/kelurahan yang termasuk yaitu Barombong, Bonto Sunggu, Polewali, Taccorong, Bialo, dan Balibo. Sedangkan untuk tingkat risiko tinggi yaitu Dampang, Bukit Tinggi, Polewali, Taccrong, Paenre Lampoe, Kalumeme, Ela-Ela, Caile, Terang-Terang, dan Loka. Untuk mengurangi tingkat risiko bencana banjir diperlukan strategi berupa optimalisasi kinerja kelompok tanggap bencana, pemerataan dana bantuan penanggulangan bencana, optimalisasi dan pemeliharaan sarana dan prasarana serta implementasi aturan penanggulangan bencana dalam mengurangi risiko 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».