Pembuatan Model Prediksi Lahan Terbangun di Kabupaten Kulon Progo dengan Citra Satelit Penginderaan Jauh
Bibliographic record
Abstract
Perubahan tutupan lahan terbangun pada kota atau kabupaten menjadi suatu hal umum yang sering terjadi dan terus berkembang di kawasan yang cepat tumbuh. Perkembangan lahan terbangun tersebut dapat diprediksi dengan melakukan pembuatan model prediksi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Pada kajian ini, dilakukan pemodelan prediksi tutupan lahan di wilayah Kabupaten Kulon Progo pada tahun 2023 dengan menggunakan metode Cellular Automata (CA). Model prediksi tersebut disusun dengan hasil klasifikasi tutupan lahan pada tahun 2017 dan 2020 dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan variabel spasial berupa jangkauan jalan terhadap lahan terbangun. Model prediksi lahan terbangun yang berhasil dimodelkan memiliki pola persebaran dimana kelas daerah bervegetasi banyak mendominasi di Kapanewon Kokap, Girimulyo, Samigaluh, dan Kalibawang. Untuk Kapanewon lain lebih didominasi oleh tutupan lahan pertanian dan lahan terbangun. Berkaitan dengan itu, luasan tutupan lahan untuk masing-masing kelas meliputi lahan terbangun dengan 7.353,84 ha, badan air dengan 440,59 ha, daerah bervegetasi dengan 29.273,71 Ha, lahan pertanian dengan 17.665,76 ha, dan lahan terbuka dengan 2.920,24 ha. Di samping itu, untuk nilai akurasi tutupan lahan terbangun pada model prediksi memiliki nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy secara berturut-turut sebesar 89% dan 76%. Adapun secara keseluruhan model prediksi ini mendapatkan nilai overall accuracy dan Indeks Kappa berturut-turut sebesar 81% dan 0,75. Berdasarkan nilai tersebut, model prediksi memiliki nilai akurasi yang cukup baik dan dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk menjadi acuan dalam melihat potensi perubahan yang terjadi di masa yang akan datang.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".