ANALISIS BENTUKLAHAN SEBAGAI LANDASAN TERWUJUDNYA SUSTAINABLE COASTAL AREA DI INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Indonesia merupakan negara maritim dengan ribuan gugusan kepulauan yang terbentang dari Pulau Sabang di ujung barat hingga Pulau Merauke di ujung timur. Wilayah pesisir menjadi kawasan strategis untuk menunjang pembangunan nasional ditinjau dari segi lokasinya maupun keunikan karakteristik di setiap pesisirnya. Ibu kota negara Jakarta dan beberapa kota metropolitan Indonesia juga terletak strategis di wilayah pesisir seperti Surabaya, Semarang, Bali, dan Makassar. Namun, limpahan potensi materiil dan non materiil tersebut menghadapi tantangan besar akibat letak Indonesia yang berada di jalur subduksi. Bencana seperti gempabumi, tsunami, dan banjir rob dapat datang sewaktu-waktu. Penelitian ini bertujuan mengetahui karakteristik bentuklahan pesisir di Indonesia, potensi sumberdaya dan ancaman bencana di setiap tipologi, dan yang terakhir mewujudkan manajemen kepesisiran berbasis sustainable coastal area berdasarkan tiga tujuan di atas. Data karakteristik pesisir diperoleh dengan survey lapangan, studi literature, dan interpretasi citra satelit GeoEye. Karakteristik bentuklahan mencakup morfologi, material, dan proses yang khas di setiap unitnya sehingga potensi sumberdaya dan ancaman bencananya pun juga tidak dapat disamakan tiap unitnya. Penelitian dilakukan di karakteristik pesisir yang dominan di Indonesia yaitu marine deposition coast, subaerial deposition coast, dan karst coast. Perbedaan karakteristik tersebut menjadikan perwujudan pengelolaan pesisir secara sustainable coastal dapat menjadi sebuah solusi, selain mengetahui karakteristik, potensi sumberdaya, dan ancaman bencananya hal yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan zonasi berdasarkan karakteristik bentuklahan dan peruntukan yang tepat untuk mewujudkan kawasan pesisir yang lestari.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".