EVALUASI PEMANFAATAN RUANG BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DENGAN MENGANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RENCANA TATA RUANG
Bibliographic record
Abstract
Kecamatan Kepanjen sebagai pilot project dalam penelitian ini dimana Kepanjen merupakan kecamatan yang terletak di Kabupaten Malang. Kecamatan Kepanjen merupakan ibukota Kabupaten Malang yang menjadi pusat pemerintahan. Kecamatan Kepanjen tidak hanya ditargetkan menjadi pusat pemerintahan namun juga ditargetkan menjadi pusat industri. Kecamatan Kepanjen dilihat dari aspek geografisnya merupakan wilayah pegunungan yang tentu saja mempunyai hawa yang sejuk dan sangat cocok untuk wilayah hunian yang nyaman dan akan menarik semua investor perumahan untuk bisa mengembangkan perumahan di wilayah kecamatan Kepanjen. Tentunya pemanfaatan ruang dengan alih fungsi lahan atau konversi lahan dari non terbangun menjadi lahan terbangun tentunya tidak dapat dihindari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan untuk mengevaluasi pemanfaatan ruang di Kecamatan Kepanjen terhadap Rencana Tata ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Malang tahun 2010-2030. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan analisis spasial dengan Sistem Informasi Geografis untuk mengetahi perubahan penggunaan lahan. Dengan harapan penelitian ini sebagai contoh termudah memonitor dan mengevaluasi perkembangan kota. Hasil analisis perubahan penggunaan lahan ini untuk mengetahui pemanfaatan ruang di Kecamatan Kepanjen kemudian dikorelasikan dengan peta RTRW Kabupaten Malang tahun 2010-2030 untuk mengetahui kesesuaian penggunaan lahanya. Diharapkan dari Hasil penelitian dapat menunjukan pemanfaatan ruang dengan perubahan penggunaan lahan dalam kurun waktu 10 tahun dari tahun 2014 dan tahun 2023. Ditinjau dari kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW, maka dapat diperoleh informasi bahwa kesesuaian penggunaan lahan di Kecamatan Kepanjen mengalami penurunan atau kenaikan dengan diketahui prosentase perubahanya. Hal ini kebanyakan dapat terjadi dikarenakan banyaknya perubahan penggunaan lahan namun belum diimbangi dengan ketegasan perizinan pemanfaatan ruang yang sesuai dengan RTRW. Sehingga penelitian ini diharapkan dapat mengupas perubahan pemanfatan ruang yang merupakan perubahan penggunaan lahan yang harus diiringi dengan kesesuaian terhadap RTRW, agar pelaksanaan dan perkembangan pembangunan sesuai rencana yang bisa diantisipasi perubahan dan kemungkinan kemungkinan terjelek bisa diambil keputusan-keputusan yang relefan agar Kecamatan Kepanjen yang merupakan ibukota Kabupaten Malang Provinsi Jawa Timur Indonesia bisa menjadi kota yang idial
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.004 |
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".