Program Pendeteksi Perubahan Fungsi Lahan Menggunakan Metode Ridge Regression Dan Support Vector Machine (Studi Kasus: 95 Kecamatan Di Wilayah Bekasi, Depok Dan Tangerang)
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
Tulisan ini membahas tentang perubahan fungsi lahan yang terjadi pada tingkat kecamatan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang perlu dipertimbangkan ketika melakukan pengembangan di sekitar kota penyangga Jakarta. Program untuk mendeteksi perubahan penggunaan lahan menggunakan metode Ridge Regression dan Support Vector Machine bertujuan untuk melihat perubahan penggunaan lahan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang dengan mengklasifikasikan jenis tanah menjadi 4 kelas yaitu kelas hijau, kelas sebagian hijau, kelas impervious, dan sebagian impervious menggunakan citra satelit Landsat 7 dan Landsat 8 pada band Biru, Hijau, Merah, NIR, SWIR-1, dan SWIR-2. Gambar Landsat yang digunakan akan melalui proses preprocessing menggunakan metode koreksi radiometrik Pengurangan Gelap untuk gambar Landsat 7 dan Landsat 8 dan metode gap fill untuk gambar Landsat 7. Setelah itu, pemotongan citra Landsat akan dilakukan ke tingkat kecamatan pada wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang. Hasil klasifikasi akan digunakan untuk menentukan perubahan lahan dengan membandingkan dua gambar hasil klasifikasi dengan tahun yang berbeda. Hasil dari makalah ini menunjukkan bahwa model yang menggunakan metode mesin Support Vector memiliki akurasi gain yang lebih baik sebesar 83,00% untuk data Landsat 7 dan 8 dibandingkan dengan model yang menggunakan metode Ridge Regression, yang memiliki akurasi perolehan 61,96% untuk data Landsat 7 dan 61,28% untuk data Landsat 8.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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