PENDAMPINGAN PERENCANAAN MASTERPLAN KAWASAN PONDOK PESANTREN BAIRUHA DENGAN PENDEKATAN PARTISIPATIF
Bibliographic record
Abstract
Pondok Pesantren Bairuha di Balikpapan memiliki lahan seluas 3,4 hektar dengan fasilitas seperti kelas, asrama, lapangan, dan masjid yang menampung 500 santri. Peningkatan jumlah santri menyebabkan keterbatasan fasilitas, termasuk kurangnya ruang terbuka hijau. Pengelola pondok pesantren mengevaluasi masterplan pengembangan secara berkala untuk memenuhi kebutuhan yang terus berkembang dengan acuan capaian yang masih berjalan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini berupaya melakukan pendampingan penyusunan masterplan pondok pesantren untuk dokumen acuan pembangunan di masa yang akan datang. Metode kegiatan mencakup diskusi kebutuhan, analisis tapak, dan penyusunan masterplan untuk visualisasi data. Tujuannya mengidentifikasi prioritas, potensi, dan masalah tapak. Dalam rencana pembangunan taman, pemilihan elemen lanskap digunakan sebagai metodologi untuk menentukan jenis tanaman yang akan ditanam, dilanjutkan dengan praktik langsung pembangunan. Pondok pesantren berperan sebagai mitra kegiatan dengan memberikan kontribusi in kind, termasuk dalam penentuan prioritas fasilitas yang akan dibangun. Selain itu, pondok pesantren juga bertindak sebagai pengawas dalam keseluruhan proses kegiatan. Hal ini memastikan bahwa pembangunan taman sesuai dengan kebutuhan dan visi pesantren. Dengan demikian, kolaborasi ini mendukung terciptanya lingkungan yang lebih baik dan fungsional bagi santri dan pengguna lainnya. Pendampingan penyusunan masterplan Pondok Pesantren Bairuha bertujuan mengatasi keterbatasan fasilitas akibat peningkatan santri dengan mengidentifikasi prioritas pengembangan lingkungan yang fungsional dan berkelanjutan. Sehingga kegiatan ini dapat meningkatkan potensi Pondok Pesantren sebagai wisata edukasi religi melalui masterplan, taman, dan buku panduan.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.014 |
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".