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Enregistrement W7117719692 · doi:10.33751/jekota.v2i2.129

Penilaian Tingkat Keterwujudan Pola Ruang Provinsi Banten sebagai Instrumen Evaluasi RTRW

2025· article· W7117719692 sur OpenAlexaff
Resti Meliana Sari, Isvan Taufik, Bima Setiawan, Endang Kusnadi, Abdul Hatta

Notice bibliographique

RevueJendela Kota Jurnal Perencanaan dan Pengembangan Wilayah dan Kota · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWetland Management and Conservation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlife corridorBiodiversity hotspotEthnic community

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penataan ruang berperan penting dalam mengarahkan pemanfaatan ruang agar selaras dengan prinsip pembangunan berkelanjutan, sehingga evaluasi keterwujudan pola ruang menjadi instrumen utama untuk menilai konsistensi antara rencana dan implementasi RTRW. Penelitian ini bertujuan menilai tingkat kesesuaian pemanfaatan ruang dan keterwujudan pola ruang Provinsi Banten berdasarkan RTRW yang telah diselaraskan dengan Undang-Undang Cipta Kerja, dengan memasukkan Kesesuaian Kegiatan Pemanfaatan Ruang (KKPR) sebagai indikator analisis. Metode yang digunakan adalah analisis spasial berbasis Sistem Informasi Geografis (GIS) melalui overlay data pola ruang, penggunaan lahan, KKPR, pertanahan, dan kehutanan, yang mencakup penilaian perwujudan kawasan lindung dan kawasan budidaya. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat kesesuaian pemanfaatan ruang di Provinsi Banten sangat tinggi, mencapai 96,95% dari total kawasan. Perwujudan Kawasan Lindung tergolong baik dengan capaian 87,49%, meskipun masih terdapat ketidaksesuaian pada kawasan mangrove, perlindungan setempat, dan perlindungan kawasan bawahan. Sebaliknya, perwujudan Kawasan Budidaya masih rendah, yaitu 37,70%, terutama pada kawasan transportasi, industri, dan permukiman. Temuan ini menunjukkan bahwa implementasi RTRW di Provinsi Banten lebih efektif dalam menjaga fungsi lindung dibandingkan mendorong realisasi kawasan budidaya. Oleh karena itu, direkomendasikan penguatan pengendalian dan pemulihan fungsi kawasan lindung yang bermasalah serta percepatan perwujudan kawasan budidaya strategis melalui sinkronisasi RTRW dengan rencana sektoral, optimalisasi KKPR, dan pemantauan berbasis GIS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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