KESESUAIAN PEMANFAATAN RUANG TERKINI TERHADAP ALOKASI RUANG MENURUT RTRW KABUPATEN SORONG DI DISTRIK MAYAMUK
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan berjalannya pertumbuhan jumlah penduduk semakin meningkat sehingga membutuhkan lahan yang layak untuk ditempati. Pengembangan wilayah di Kabupaten Sorong terutama secara spasial baik eksisting maupun rencana masih terpusat di bagian barat Kabupaten Sorong terutama di distrik Mayamuk. Menurut RTRW Kabupaten Sorong Distrik Mayamuk merupakan kawasan strategis. Sehingga akan terjadinya penggunaan dan pemanfaatan lahan yang meningkat. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi pemanfaatan ruang terkini di Distrik Mayamuk juga untuk menganalisis kesesuaian pemanfaatan ruang terkini di Distrik Mayamuk. Metode analisis yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dengan aplikasi ArcGIS untuk membuat overlay. Kesimpulan yang diperoleh yaitu: a. Didapat penggunaan lahan terkini di Distrik Mayamuk yang berada di Kelurahan Klasmelek dengan penggunaan lahan yang terbesar yaitu Hutan dengan luas 2850 ha. b. Didapat kesesuaian sebagai berikut: Hutan, sesuai sebesar 7206 ha, tidak sesuai sebesar 9 ha, Mangrove, sesuai sebesar 683 ha, tidak sesuai sebesar 58 ha, Pemukiman dan Tempat Kegiatan, sesuai sebesar 519 ha, tidak sesuai sebesar 422 ha, Semak dan Belukar, sesuai sebesar 622 ha, tidak sesuai sebesar 14 ha, Sungai, sesuai sebesar 26 ha, tidak sesuai sebesar 0 ha, Ladang, sesuai sebesar 3536 ha, tidak sesuai sebesar 480 ha, dan Lahan Kosong sesuai 0 dan tidak sesuai 57.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".