KEMAMPUAN PENANGANAN TERHADAP ANCAMAN BENCANA TSUNAMI DI WILAYAH PESISIR KOTA CILEGON
Bibliographic record
Abstract
Wilayah pesisir Kota Cilegon merupakan daerah rawan gempa dan tsunami, karena posisinya yang berbatasan langsung dengan Selat Sunda yang memiliki bahaya gempa dan dekat dengan Gunung Anak Krakatau. Pada tahun 1883 pernah terjadi tsunami besar akibat letusan Gunung Krakatau yang telah memakan korban sekitar 36.000 jiwa. Risiko bencana tsunami akan sangat besar bagi Kota Cilegon karena terletak di wilayah pesisir dengan tingkat kepadatan penduduk dan aktivitas perekonomian yang cukup tinggi. Risiko bencana yang tinggi dapat diminimalisir jika suatu wilayah memiliki tingkat kemampuan penanganan atau kapasitas yang tinggi. Oleh karena itu kajian tentang kemampuan penanganan terhadap bencana tsunami di kota ini menjadi sangat penting. Penilaian kemampuan penanganan terhadap ancaman bencana tsunami ini dilakukan dengan menggunakan metode MCE (Multi Criteria Evaluation) dan teknik GIS (Geographical Information System). Kesehatan, kesiapsiagaan dan jumlah penduduk bekerja adalah tiga indikator penting yang digunakan dalam penilaian kemampuan penanganan di wilayah pesisir Kota Cilegon. Berdasarkan analisis MCE dan SIG diketahui bahwa Desa atau Kelurahan Randakari dan Kubangsari adalah desa atau kelurahan yang memiliki kemampuan penanganan terhadap bencana tsunami yang paling tinggi.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".