KAJIAN IDENTIFIKASI POTENSI RTH DAN ARAHAN PENGEMBANGAN KAWASAN SUMUR RESAPAN DI KECAMATAN PASAR REBO
Bibliographic record
Abstract
Ruang Terbuka Hijau (RTH) merupakan bagian dari susunan penataan ruang kota yang memiliki fungsi untuk memberikan keseimbangan antara kualitas lingkungan dengan kemajuan sebuah kota. Ketentuan penetapan RTH kota terdiri dari 20% RTH publik dan 10% RTH privat dari luas wilayah administrasi kota, sesuai dalam ketentuan Undang-Undang Penataan Ruang Nomor 26 tahun 2007. Secara fungsional keberadaannya akan memberikan keindahan, kenyamanan, edukasi, perlindungan dan menjaga kestabilan ekologi kota itu sendiri. Ruang terbuka hijau publik merupakan ruang hijau yang bersifat terbuka untuk umum dan dapat dimanfaatkan masyarakat umum sebagai ruang interaksi dan komunikasi antar masyarakat. Sistem drainase di kawasan perkotaan memiliki peranan sangat penting untuk mewujudkan lingkungan permukiman yang aman dan nyaman dalam melakukan aktifitas kegiatan secara internal dan ekternal kawasan permukiman. Sistem drainase terdiri atas jaringan drainase primer (sungai/kali), sistem drainase sekunder (saluran PHB) dan tersier, termasuk dukungan Situ/Waduk sebagai fungsi pengendali banjir atau air. Kawasan perkotaan yang memiliki banyak resapan air dan dominasi penggunaan lahan ruang terbuka (pekarangan, daerah hijau, fungsi lindung dll) menjadikan kawasan perkotaan ini akan bebas terhadap banjir atau genangan air. Berdasarkan uraian tersebut di atas, maka kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilakukan oleh tim dosen dan mahasiswa Prodi Teknik Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Krisnadwipayana yaitu “Kajian Terhadap Perencanaan Dan Desain Ruang Sarana dan Prasarana Kota Di Kecamatan Pasar Rebo Berdasarkan RDTR DKI Jakarta Khususnya RTH dan Sistem Drainase”. Kajian ini diharapkan sebagai salah satu bentuk kontribusi akademi Prodi Teknik Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Krisnadwipayana.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.008 |
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".