MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4239582258 · doi:10.31219/osf.io/5bzgf

APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) UNTUK IDENTIFIKASI PERUBAHAN SEMPADAN SUNGAI MUSI DI KOTA PALEMBANG (1922 - 2012)

2017· preprint· id· W4239582258 on OpenAlexaff
Muhammad Asyroful Mujib, Murjainah Murjainah, Ratna Wulandari Daulay

Bibliographic record

Venuenot available
Typepreprint
Languageid
FieldComputer Science
TopicMultimedia Learning Systems
Canadian institutionsWiLAN (Canada)
Fundersnot available
KeywordsForestryGeoprocessingHumanitiesGeographyPhysicsCartographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sungai senantiasa mengalami perubahan dari segi ruang dan waktu, khususnya Sungai Musi di Kota Palembang yang memiliki peran strategis sebagai urban rivers mulai dari pemerintahan kolonial hingga saat ini. Salah satunya adalah perubahan sempadan sungai akibat erosi dan sedimentasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi seberapa besar perubahan sempadan Sungai Musi dalam kurun waktu 90 tahun terakhir dan pemanfaatan lahan hasil sedimentasi sungai saat ini. Fokus penelitian ini adalah Sempadan Sungai Musi sepanjang 10,85 km dari panjang total 27,47 km Sungai Musi yang membelah Kota Palembang.Metode penelitian yang diterapkan adalah deskriptif kualitatif dengan penerapan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG). Data yang diolah berupa Peta Sejarah Kota Palembang Tahun 1922 dan Citra satelit Quickbird Tahun 2012 yang dianalisis dengan teknik overlay berupa symmetrical difference dan geoprocessing. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat sedimentasi di sempadan Sungai Musi sangat besar dibandingkan tingkat erosinya yaitu sebesar 93%. Kecamatan Gandus dan Kecamatan Seberang Ulu I memiliki wilayah tersedimentasi yang paling besar yaitu 31% dan 29% yang banyak dipengaruhi oleh aktifitas manusia. Sebaliknya, wilayah yang tererosi cukup besar adalah Kecamatan Kertapati sebesar 65% akibat pengaruh arus dari Sungai Kramasan. Hasil sedimentasi di sempadan Sungai Musi banyak dimanfaatkan menjadi lahan permukiman (47,4%), waduk/danau (22,3%), rawa (10,7%) dan 7 penggunaan lahan yang lain dengan kisaran 0,2-6,6%. Hasil akhir penelitian ini berupa peta perubahan sempadan sungai musi di kota Palembang. Hasil temuan penelitian ini, dapat dijadikan acuan penelitian selanjutnya dalam mengembangkan produk pembelajaran sebagai upaya mengenalkan perubahan Sungai Musi di Kota Palembang baik di sekolah maupun pada mata kuliah Sistem Informasi Geografis, Geologi, Geomorfologi, dan Hidrologi.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.188
Threshold uncertainty score0.373

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.009
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicMultimedia Learning SystemsFrench-language works237,207