KOMPETENSI ARSITEK DALAM MENDUKUNG TERWUJUDNYA KOTA HIJAU
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan wilayah perkotaan perlu memasukkan unsur lingkungan sebagai salah satu dasar pertimbangan dalam pembangunan sumber daya alam dan lingkungan hidup sebagai suatu strategi Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development), bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan pembangunan dengan tetap menjaga kualitas sumber daya alam dan untuk mendayagunakan seluruh potensi sumber daya alam yang ada guna mencukupi kebutuhan pembangunan dan aktivitas kehidupan ekonomi masyarakat sebatas kemampuan dan daya tampungnya dalam kerangka pembangunan yang berwawasan lingkungan. Ruang Terbuka Hijau (RTH) sebagai bagian dari penataan ruang kota perlu ditetapkan keberadaannya secara serius, direncanakan secara menyeluruh dan diperkuat dengan peraturan yang tegas untuk memperjelas status hukumnya. Dengan demikian pengembangan dan pengelolannya lebih terarah serta dapat menghindari perubahan fungsi Ruang Terbuka Hijau menjadi fungsi lainnya, dan mengupayakan terciptanya Kota Hijau sebagai bagian dari Ruang Terbuka Publik di kawasan perkotaan. Kajian ini bertujuan untuk meneliti seberapa besar capaian sasaran dan manfaat yang diperoleh dalam menambah besaran luasan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kota Semarang, serta bagaimana peran seorang Arsitek dalam mengimplementasikan komponen guna mendukung terciptanya Kota Hijau. Penelitian ini menggunakan Metode Rasionalistik berlandaskan pada cara berpikir rasionalisme, yang berasal dari pemahaman kemampuan intelektual dan dibangun atas kemampuan argumentasi secara logika, sehingga lebih ditekankan pada pemaknaan empiri (Sutrisno Hadi, 1984). Secara Kuantitas dan Kualitas, Sebaran dan Besaran Ruang Terbuka Hijau di wilayah Kota Semarang masih perlu ditingkatkan lagi karena masih sangat sulit untuk menyediakan luasan lahan yang cukup yang dapat dimanfaatkan sebagai Ruang Terbuka Hijau baru. Upaya untuk memanfaatkan lahan kosong, lahan kritis, sempadan sungai dan lahan bekas bongkaran bangunan publik merupakan salah satu upaya untuk menambah luasan RTH di Kawasan Perkotaan. Kata Kunci : Ruang Terbuka Hijau, Ruang Terbuka Publik, Kota Hijau
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.013 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".