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 OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.568
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0120.005
Open science0.0160.014
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.007

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

Quick stats

Citations3
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicMultimedia Learning SystemsFrench-language works237,207