Studi Literatur: Strategi Penanganan Permukiman Kumuh di Perkotaan
Bibliographic record
Abstract
Proses pertumbuhan kota dapat dilihat dari adanya perubahan kondisi lingkungan perkotaan. Fenomena urbanisasi memberikan pengaruh bagi perkembangan suatu kota khususnya di kota-kota besar. Dampak dari peristiwa urbanisasi cukup dirasakan oleh masyarakat bermukim khususnya masyarakat yang tinggal di lingkungan perkotaan. Apabila perilaku masyarakat bermukim sulit untuk dikendalikan dan terus mengarah pada kemerosotan lingkungan maka seiring berjalannya waktu, kondisi permukiman di wilayah tersebut akan condong dan mengarah pada kondisi lingkungan permukiman yang kumuh. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan melakukan manajemen pengendalian permukiman menuju kota tanpa kumuh dan difokuskan pada strategi penanganan permukiman kumuh di perkotaan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan pendekatan studi literatur review. Wilayah yang menjadi kajian dalam studi literatur ini yaitu Kota Semarang, Kota Jakarta, Kota Malang, Kota Depok. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa upaya penanganan permukiman kumuh di perkotaan perlu diimplementasikan melalui penyusunan rencana program-program kreatif dari pemerintah setempat dengan melakukan pola penanganan yang tepat sehingga dapat memberikan manfaat bagi masyarakat dalam rangka mengurangi tingkat kekumuhan di lingkungan permukiman perkotaan.
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 | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.004 |
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".