ANALISIS KELAYAKAN PENANGANAN PELESTARIAN CAGAR BUDAYA KOTA MALANG
Bibliographic record
Abstract
Dalam pelestarian cagar budaya diperlukan sebuah penilaian atas cagar budaya dan usulan penanganannya, sehingga proses pelestarian cagar budaya dilaksanakan sesuai dengan etika pelestarian dan tepat sasaran. Analisis kelayakan penanganan pelestarian ini bertujuan menilai kondisi fisik dan non fisik cagar budaya untuk mengetahui kelayakan penanganan cagar budaya, sehingga diketahui kelayakan penanganan setiap cagar budaya, untuk kemudian dirumuskan rekomendasi-rekomendasi yang menjadi dasar penanganan untuk setiap cagar budaya yang dikaji. Penilaian kelayakan berdasarkan kriteria-kriteria fisik dan non fisik, yang selanjutnya menjadi variabel dan diberi bobot dan skor. Dari hasil penilaian di peroleh struktur cagar budaya yang memiliki skor kelayakan penanganan tertinggi adalah Buk Gluduk, yaitu sebesar 172 dan yang terendah adalah jembatan Majapahit dengan skor 155. Skor tertinggi 184 untuk bangunan dimiliki Gereja Kathedral Ijen, sedangkan skor terendah dimiliki oleh bangunan MI KH. Badrussalam sebesar 133. Skor tertinggi dimiliki oleh kawasan Bundaran Tugu, yaitu sebesar 108 dan skor terendah dimiliki oleh kawasan jalan pulau-pulau sebesar 98. Strategi preservasi digunakan untuk melindungi objek cagar budaya dengan nilai signifikansi tinggi atau Golongan A. Sedangkan strategi konservasi lebih diarahkan untuk objek cagar budaya dengan nilai signifikansi sedang atau Golongan B. Sebaliknya untuk objek cagar budaya dengan nilai signifikansi rendah diarahkan menggunakan strategi demolisi.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".