ANALISIS KESESUAIAN LAHAN UNTUK PENGEMBANGAN LAHAN PERMUKIMAN DENGAN TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) (STUDI KASUS: KECAMATAN MEDAN TUNTUNGAN)
Bibliographic record
Abstract
Pesatnya pembangunan perumahan dan permukiman di daerah Kota Medan dapat memicu perubahan pola penggunaan lahan yang cukup besar dan kemungkinan besar tidak akan sanggup menampung penduduk karena meningkatnya jumlah penduduk, rendahnya kualitas permukiman, tingginya pemanfaatan ketidaksesuaian lahan di Kota Medan. Metoda pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu studi pustaka, survei data sekunder dan Analisis SKL. Analisis Satuan Kemampuan Lahan (SKL) adalah melakukan pembobotan terhadap setiap parameter fisik dasar. Parameter fisik tersebut terdiri dari data kemiringan lereng, jenis batuan, jenis induk tanah, curah hujan, guna lahan eksisting dan jaringan jalan (aksesibilitas). Kemudian skor akhir pembobotan untuk setiap parameter tersebut diolah dengan Analisis spasial menggunakan aplikasi Sistem Informasi Geografis Software ArcMap 10.8 dengan metode geoprosessing tools (Buffer- Overlay-Union). Berdasarkan peta analisis kesesuaian pengembangan permukiman berdasarkan SKL di atas dapat diuraikan bahwa luas permukiman yang bisa dikembangkan menurut kesesuaian Sangat Tinggi dan kesesuaian Tinggi. Dimana luas kesesuaian lahan sangat tinggi mencapai 1,665.59 Ha sedangkan luas kesesuaian lahan Tinggi mencapai 432.03 Ha. Jika di jumlahkan, maka didapatkan luas lahan yang dapat dikembangkan yaitu 1,665.60 Ha atau jika di persentasekan akan menghasilkan 100.0% luas lahan yang dapat dikembangkan. Jadi kesimpulannya dijelaskan bahwa luas kesesuaian pemanfaatan ruang mencapai 79% sedangkan luas ketidak kesesuaian pemanfaatan lahan namun di manfaatkan sebagai permukiman adalah 21%.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".