ANALISA KEBUTUHAN FASILITAS PEMADAM KEBAKARAN DI KOTA JAYAPURA
Bibliographic record
Abstract
Dinas Pemadam Kebakaran Kota Jayapura adalah instansi pemerintahan yang bertugas menanggulangi bencana kebakaran. Kebakaran merupakan bencana yang lebih banyak disebabkan oleh kelalaian manusia (Human Error) dengan dampak kerugian harta benda, stagnasi atau terhentinya usaha, terhambatnya perekonomian dan pemerintahan bahkan korban jiwa. Data menunjukkan kejadian kebakaran yang menimpa bangunan perumahan/pemukiman penduduk pada umumnya terbakar habis karena menggunakan bahan/elemen yang mudah terbakar. Sedangkan pada bangunan gedung dengan rangka beton masih meninggalkan sisa rangka fisik. Sehingga perlunya penambahan fasilitas pemadam kebakaran. Lokasi penambahan fasilitas pemadam kebakaran adalah salah satu upaya untuk menyesuaikan dengan standar-standar dan pemanfaatan lahan. Lokasi penambahan fasilitas pemadam kebakaran dapat dilihat dari hasil-hasil analisa yang dilakukan seperti Waktu Tanggap, Penyebab Kebakaran, Proyeksi Penduduk dan Kepadatan penduduk. Dengan penambahan fasilitas pos pemadam kebakaran pada lokasi Kelurahan Tanjung Ria, Kelurahan Trikora, Kelurahan Gurabesi, Kelurahan Hamadi, Kelurahan Entrop, Kelurahan Wai Mhorock, Kelurahan Kota Baru, Kelurahan Wahno, Kampung Nafri, Kelurahan Yabansai, Kelurahan Waena, Kelurahan Koya Barat, Kampung Mosso dan Kampung Skouw Mabo. Selain itu, penambahan Sektor Pemadam Kabakaran terdapat di dua kelurahan yaitu, Kelurahan Ardipura dan Kampung Holtekamp. Dapat menggurangi angka kasus kebakaran di Kota Jayapura. Dan untuk itu perlu adanya Petugas pemadam kebakaran selain terlatih untuk menyelamatkan korban dari kebakaran atau melakukan pemadaman, juga dilatih untuk menyelamatkan korban-korban bencana seperti kecelakaan lalu lintas, gedung runtuh, banjir, gempa bumi, dan lain-lain. Dengan itu petugas pemadam kebakaran membutuhkan fasilitas penunjang untuk membantu menanggulangi bencana kebakaran dan dapat mengakses semua wilayah di kota jayapura.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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 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".