Perencanaan Sebaran Lokasi Ruang Terbuka Hijau Publik Kelurahan Sukarame
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The availability of public green open space (RTHP) plays a vital role in maintaining environmental quality and promoting social well-being in urban areas. However, in Sukarame Subdistrict, Bandar Lampung City, the current provision of RTHP accounts for only 0.19% of the total area, which falls significantly below the national standard of 20%. This article aims to analyze the need for RTHP based on land area and population, and to identify potential locations for future development. The study applies a quantitative-spatial approach utilizing secondary data analysis, satellite image interpretation, and GIS-based spatial mapping through Google Earth and ArcGIS. Key aspects analyzed include existing land use, land ownership status from the BhumiATR platform, and physical land conditions. The results indicate that the ideal requirement of RTHP ranges from 44.9 to 53.2 hectares, while the identified potential land area only reaches 1.07 hectares across nine sites. The dominance of privately owned land presents challenges in the allocation of new RTHP areas. Therefore, the study recommends an integrated land acquisition strategy prioritizing government-owned land and promoting collaborative, adaptive planning to support sustainable urban environments. Abstrak. Ketersediaan ruang terbuka hijau publik (RTHP) memiliki peran yang penting dalam menjaga kualitas lingkungan dan kehidupan sosial masyarakat perkotaan. Namun, di Kelurahan Sukarame, Kota Bandar Lampung, luasan RTHP yang tersedia hanya mencapai 0,19% dari total wilayah, jauh di bawah standar nasional sebesar 20%. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan RTHP berdasarkan luas wilayah dan jumlah penduduk, serta mengidentifikasi lokasi potensial penyediaan RTHP yang layak dikembangkan. Pendekatan analisis yang digunakan mencakup pengolahan data sekunder, interpretasi citra satelit, serta pemetaan spasial berbasis perangkat lunak Google Earth dan ArcGIS. Aspek-aspek yang dianalisis meliputi penggunaan lahan eksisting, status kepemilikan lahan dari platform Bhumi ATR, serta kondisi fisik lahan. Hasil studi menunjukkan bahwa kebutuhan ideal RTHP di Kelurahan Sukarame mencapai 44,9–53,2 hektar, sementara lahan potensial yang berhasil diidentifikasi hanya seluas 1,07 hektar yang tersebar di sembilan lokasi. Dominasi kepemilikan hak milik pribadi menjadi tantangan dalam perencanaan pengadaan lahan RTHP. Oleh karena itu, disarankan adanya integrasi kebijakan pengadaan lahan RTHP dengan prioritas pada lahan milik pemerintah dan pendekatan perencanaan yang kolaboratif dan adaptif dalam rangka mendukung keberlanjutan lingkungan dan sosial perkotaan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,021 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».