Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan – Cellular Automata di Kecamatan Asemrowo, Kota Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Kecamatan Asemrowo memiliki perkembangan yang stagnan karena adanyapengaruh dari genang pasang air laut yang mengakibatkan penurunan nilai lahan (RDTRK UP Tambak Osowilangun, 2007). Kondisi struktur dan mofologi kota yang stagnan berpotensi untuk berubah karena adanya pembangunan pusat pertumbuhan baru yaitu Pelabuhan Teluk Lamong (Pelindo III). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penggunaan lahan ke depan dengan mengakomodasikan faktor penghambat berupagenang pasang air laut dan faktor pendorong (Pelabuhan Pelindo III) menggunakan metode Markov – cellular automata.Markov- cellular automata adalah salah satu jenis kecerdasan buatan dengan dasar perhitungan iterasi pada data raster. Iterasi tersebut dilakukan pada data raster probabilitasperubahan penggunaan lahan yang diformulasikan dari multi-faktor pendorong perubahan penggunaan lahan dan penghambat perubahan penggunaan lahan. Jumlah piksel yangmenjadi acuan dalam proses iterasi dianalisis dengan menggunaan analisis Markov. Dalam merumuskan peta probabilitas perubahan penggunaan lahan digunakan metode regresi logistik dan jaringan saraf tiruan. Tahun akhir prediksi penggunan lahan adalah 2030.Hasil penelitian menunjukkan genang pasang air laut memiliki korelasi positif terhadap perubahan penggunaan lahan menjadi industri pergudangan, permukiman desa, dan tambakyaitu sebesar 21%, 20% dan 22%
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".