Analisis Spasial Kesesuaian Fungsi Kawasan Daerah Aliran Sungai Batang Toru Di Kecamatan Tarutung Dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tapanuli Utara
Bibliographic record
Abstract
Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru adalah salah satu DAS di Wilayah Sungai Sibundong Batang Toru. Lokasi penelitian ini berada di Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru yang secara administrasi lokasi yang ditinjau berada di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara. Kecamatan Tarutung merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Tapanuli Utara yang berada pada ketinggian antara 900 - 1200 meter di atas permukaan laut. Penelitian ini menggunakan 2 jenis data, yaitu data primer dan data sekunder. Metode pengolahan data pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi Daerah Resapan di DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara dan juga untuk menganalisis tentang kesesuaian fungsi lahan DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung terhadap RTRW Kabupaten Tapanuli Utara 2017 - 2037 yang didapat melalui scoring dan analisis overlay, sedangkan teknik pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan alat analsis software ArcGis 10.3. Kemiringan lahan pada DAS Batang Toru beragam, dari datar (0-8%) sampai dengan sangat curam (> 40 %), kemiringan lereng datar dengan 5370,18 Ha adalah yang terluas. Ketinggian lahan pada DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung. Dari hasil overlay peta infiltrasi alami dan peta penggunaan lahan akan menghasilkan peta daerah resapan yang akan dioverlay terhadap Peta Rencana Tata Ruang Kabupaten Tapanuli Utara sehingga menghasilkan tingkat kesesuaian fungsi kawasan yaitu: untuk kawasan pada eksisting ada yang tidak sesuai sebesar 1304,76 Ha (7,47 %), pada katagori tidak kritis, dan seluas 1215,70 Ha (6,96 %), pada kategori kritis. Dan kawasan eksisting yang sesuai adalah seluas 13909,10 Ha (79,67 %) pada kategori tidak kritis, dan seluas 1029,89 Ha (5,90 %) Ha pada katagori kritis
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".