MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1536345696 · doi:10.21831/gm.v11i1.3567

PEMENFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK EVALUASI KEMAMPUAN LAHAN DAN ARAHAN PENGGUNAAN LAHAN DI KECAMATAN SAMIGALUH KABUPATEN KULON PROGO

2015· article· id· W1536345696 on OpenAlexaff
Janu Eko Herwanto, Agus Sudarsono, Bambang Syaeful Hadi

Bibliographic record

VenueGeomedia Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian · 2015
Typearticle
Languageid
FieldComputer Science
TopicData Mining and Machine Learning Applications
Canadian institutionsWiLAN (Canada)
Fundersnot available
KeywordsForestryPhysicsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tujuan penelitian ini mengetahui kelas kemampuan lahan, mengetahui agihan kelas kemampuan lahan dan menentukan arahan penggunaan lahan yang sesuai dengan kemampuan lahan di wilayah Kecamatan Samigaluh Kabupaten Kulon Progo Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Evaluasi kemampuan lahan menggunakan satuan unit lahan sebagai unit analisis evaluasi lahan untuk mengetahui kelas kemampuan lahan. Analisis kemampuan lahan dilakukan dengan metode pencocokan (matching) terhadap 16 varian satuan unit lahan hasil tumpangsusun (overlay) peta bentuk lahan, jenis tanah dan kemiringan lereng. Karakteristik lahan setiap satuan unit lahan diperoleh dari survei di lapangan dan analisis tanah di laboratorium. Arahan penggunaan lahan disesuaikan dengan kelas kemampuan lahan yang terbentuk di daerah penelitian. Hasil penelitian yang diperoleh, yaitu: (1) Wilayah Kecamatan Samigaluh terdapat tujuh kelas kemampuan lahan, yaitu: Kelas II-e, III-ew, IV-ew, VI-e, VI-es, VII-e dan VII-es; (2) Agihan kelas kemampuan lahan di wilayah Kecamatan Samigaluh, yaitu: Kelas II-e di Desa Purwoharjo dengan luas 19,273 Ha atau 0,28% daerah penelitian, Kelas III-ew di Desa Purwoharjo dengan luas 10,639 Ha atau 0,16% daerah penelitian, Kelas IV-ew di seluruh desa wilayah penelitian dengan luas 541,736 Ha atau 8,01% daerah penelitian, Kelas VI-e di seluruh desa wilayah penelitian dengan luas 1.933,980 Ha atau 28,59% daerah penelitian, Kelas VI-es di Desa Purwoharjo, Desa Sidoharjo, Desa Banjarsari, Desa Ngargosari, Desa Gerbosari serta Desa Kebonharjo dengan luas lahan sebesar 576,950 Ha atau 8,53% daerah penelitian, Kelas VII-e di Desa Purwoharjo, Desa Sidoharjo, Desa Purwoharjo, Desa Ngargosari dan Desa Gerbosari dengan luas lahan 269,126 Ha atau 3,98% daerah penelitian, dan Kelas VII-es di seluruh desa wilayah penelitian dengan luas keseluruhan 3.413,599 Ha atau 50,46% daerah penelitian; dan (3) Arahan penggunaan lahan yang sesuai dengan kemampuan lahan di wilayah Kecamatan Samigaluh, yaitu Kelas II-e untuk pertanian intensif, Kelas III-ew untuk pertanian sedang, Kelas IV-ew untuk pertanian terbatas, Kelas VI-e dan VI-es untuk penggembalaan sedang, perkebunan dan hutan produksi, Kelas VI-e dan VII-es untuk penggembalaan terbatas dan hutan produksi terbatas.Kata kunci: SIG, Evaluasi Kemampuan Lahan, Arahan Penggunaan Lahan.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueGeomedia Majalah Ilmiah dan Informasi KegeografianSame topicData Mining and Machine Learning ApplicationsFrench-language works237,207