Analisis Tingkat Keamanan Ruang Terbuka Hijau Berdasarkan Variabel Keruangan Dan Fisik Taman: Studi Kasus Kota Surabaya
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
Keamanan adalah kebutuhan mendasar bagi psikologi manusia. Ancaman tindak kriminalitas cukup tinggi di kota-kota besar, hal ini berdampak terhadap rasa aman masyarakatnya. Rasa aman sendiri mempengaruhi bagaimana kehidupan masyarakat dalam menggunakan ruang perkotaan, semakin aman suatu kawasan semakin nyaman pula masyarakat menggunakannya. Ruang terbuka hijau atau taman merupakan fasilitas publik kota yang memiliki probalitas tejadinya tindak kriminalitas tertinggi di bandingkan fasilitas publik lainnya. Kota Surabaya sejak tahun 2010 hingga 2020 terus menambah luas ruang terbuka hijau dan jumlah tamannya, sehingga antusiasme masyarakat untuk berkunjung ke taman juga semakin meningkat. Namun, antusiasme ini dibayang-bayangi oleh resiko tindak kriminalitas, dikarenakan Surabaya merupakan kota dengan tingkat kriminalitas tertinggi se-Jawa Timur pada tahun 2020. Evaluasi tingkat keamanan di taman Kota Surabaya ini penting dilakukan, guna mengetahui peran atribut fisik lingkungan taman dalam mencegah tindak kriminal dan meningkatkan rasa aman. Mix method dengan strategi multi kasus digunakan dalam penelitian ini, serta visual audit dan persepsi masyarakat sebagai alat analisisnya. Kedua alat analisis digunakan untuk mengetahui respon persepsi rasa aman masyarakat terhadap kondisi ideal atribut lingkungan dalam mencegah tindak kriminalitas. Taman Flora memiliki ketercapaian indikator visual audit sebesar 85,7% dan masuk dalam tingkatan “sangat aman”, sedangkan skor rata-rata rasa amannya adalah 4,25 dan masuk tingkatan “sangat aman”. Taman Harmoni memiliki ketercapaian indikator visual audit sebesar 57% dan masuk dalam tingkatan “cukup aman”, sedangkan skor rata-rata rasa amannya adalah 4,13 dan masuk tingkatan “aman”. Kebun Bibit memiliki ketercapaian indikator visual audit sebesar 64% dan masuk dalam tingkatan “cukup aman”, sedangkan skor rata-rata rasa amannya adalah 4,17 dan masuk tingkatan “aman”.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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