Penilaian Kesesuaian Penggunaan Tanah dengan Rencana Detail Tata Ruang Kawasan Peruntukan Industri Bagendang
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Salah satu strategi utama untuk mendorong pengembangan industri di Kabupaten Kotawaringin Timur melibatkan implementasi kebijakan tata ruang melalui Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) di Kawasan Alih Fungsi Industri Bagendang (KPI Bagendang). Meskipun RDTR KPI Bagendang telah diterbitkan pada tahun 2021, belum ada penelitian lanjutan yang dilakukan terkait dengan kesesuaian penggunaan lahan sebagaimana diatur dalam RDTR. Studi ini bertujuan menilai status penggunaan lahan di KPI Bagendang pada 2022, mengevaluasi kesesuaian dengan ketentuan RDTR KPI Bagendang, dan mengidentifikasi ketidaksesuaian di area tersebut. Metode penelitian deskriptif kualitatif digunakan dalam kerangka keruangan. RDTR KPI Bagendang mengalokasikan 1.358,32 hektar (35,89%) sebagai Kawasan Industri, tetapi yang dominan adalah perkebunan dengan 2.937,39 hektar (77,61%). Evaluasi menunjukkan 3.719,34 hektar (98,26%) sesuai pedoman RDTR, dan 65,68 hektar (1,74%) tidak sesuai. Temuan ini menegaskan bahwa sebagian besar pemanfaatan ruang di KPI Bagendang sesuai rencana, namun ketidaksesuaian terutama dari struktur bangunan di tepi sungai, jalan, dan area yang semula untuk perkebunan. Kata Kunci: Penataan Ruang; Pengendalian Ruang; Pemanfaatan Ruang; Kotawaringin Timur Industrial Development; KPI Bagendang.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it