Implementasi Penataan Ruang di Kawasan Dataran Tinggi Dieng Kabupaten Banjarnegara
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dataran Tinggi terletak di 6 wilayah, yaitu Banjarnegara, Wonosobo, Pekalongan, Batang, Temanggung, dan Kendal. Kawasan yang diprioritaskan berada di Kabupaten Banjarnegara. Pemrioritasan ini didasarkan pada potensi kerusakan lingkungan dan pemanfaatan ruang di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi penggunaan lahan eksisting beserta peruntukan ruang kawasan sesuai RTRW Kabupaten Banjarnegara Tahun 2011-2031. Selain itu, dianalisis juga kesesuaian antara keduanya, berpedoman pada kriteria dalam Permen ATR/BPN Nomor 6 Tahun 2017 beserta faktor-faktor yang menyebabkan. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif. Kondisi eksisting diinterpretasi melalui Citra Quickbird dan survey lapangan. Hasil penelitian menunjukan 11 jenis penggunaan lahan eksisting yang teridentifikasi dengan luasan terbesar kebun sayur dan ada 10 jenis peruntukan ruang dengan luasan terbesar lahan pertanian hortikultura. Tingkat kesesuaian keduanya tergolong tinggi. Dari kriteria jenis dan besaran, ketidaksesuaian memiliki persentase sebesar 9,36%. Dari segi dampak, pemanfaatan ruang menimbulkan dampak lokal dan regional. Kondisi ini dipengaruhi oleh faktor alami, faktor sosial, serta faktor lainnya (faktor teknis dan faktor regulasi).
 Kata-Kata Kunci : penggunaan lahan, peruntukan ruang, implementasi penataan ruang
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.005 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it