Penentuan Prioritas Lokasi Penambahan Ruang Terbuka Hijau sebagai Upaya dalam Mengurangi Efek Urban Heat Island di Kabupaten Lumajang
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Urban Heat Island (UHI) phenomenon refers to increased air temperatures in urban areas resulting from high building density and the reduction of green open spaces (GOS). Uncontrolled land-use conversion is a major contributor to this phenomenon, which has also been observed in Lumajang Regency in recent years. This study aims to estimate the required additional GOS and identify potential locations for its development as a UHI mitigation strategy. A quantitative approach was applied using secondary data obtained from relevant government institutions. Data were analyzed through spatial analysis techniques, including the calculation of GOS requirements based on Law Number 26 of 2007. The findings indicate that Lumajang Regency requires an additional 28.55 hectares of GOS. Site selection for GOS development was based on several parameters, including the Thermal Humidity Index (THI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), slope gradient, and proximity to residential areas. Overall, 134.93 hectares of land were identified as potentially suitable for GOS development. These results provide a policy reference for local government planning to mitigate UHI impacts. Abstrak. Fenomena Urban Heat Island (UHI) merupakan peningkatan suhu udara di kawasan perkotaan akibat kepadatan bangunan dan berkurangnya ruang terbuka hijau (RTH). Alih fungsi lahan menjadi salah satu penyebab utama meningkatnya fenomena ini, yang juga terjadi di Kabupaten Lumajang dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung kebutuhan penambahan RTH serta mengidentifikasi lokasi potensial pengembangannya sebagai upaya mitigasi UHI. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder yang diperoleh dari instansi pemerintah terkait. Analisis data dilakukan menggunakan teknik analisis spasial, termasuk perhitungan kebutuhan RTH berdasarkan Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kabupaten Lumajang masih memerlukan tambahan RTH seluas 28,55 hektare. Penentuan lokasi RTH mempertimbangkan beberapa faktor, yaitu Thermal Humidity Index (THI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), kemiringan lereng, dan jarak dari permukiman. Secara keseluruhan, tersedia lahan potensial seluas 134,93 hektare untuk pengembangan RTH. Temuan ini menjadi dasar rekomendasi kebijakan bagi Pemerintah Kabupaten Lumajang dalam perencanaan pengembangan RTH guna mengurangi dampak UHI.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».