Analisis Persebaran Zona Potensi Kawasan Rawan Kebakaran Hutan dan Lahan di Kecamatan Sambelia Menggunakan Metode Penginderaan Jauh dan Analisis Spasial
Bibliographic record
Abstract
Kecamatan Sambelia merupakan salah satu kecamatan yang kerap kali mengalami kejadian bencana kebakaran hutan dan lahan, baik itu disebabkan oleh faktor alami maupun disebabkan oleh ulah manusia. Kecamatan Sambelia merupakan kecamatan yang berada di Kabupaten Lombok Timur, Provinsi Nusa Tenggara Barat. Dari permasalahan yang timbul, maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran zona yang berpotensi rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan secara spasial. Adapun metode analisis yang digunakan memanfaatkan sistem informasi geografis (SIG) serta teknik analisis overlay, dengan memberikan bobot dan skor kepada setiap parameter variabel yang digunakan. Dari hasil analisis di dapatkan bahwa kelas rawan kebakaran hutan dan lahan yang ada di Kecamatan Sambelia terbagi menjadi 4, yaitu di antaranya kelas tidak rawan mempunyai persentase sebesar 36%, selanjutnya pada kelas rawan mempunyai persentase sebesar 3%, pada kelas cukup rawan sebesar 29% dan sedangkan pada kelas sangat rawan mempunyai nilai persentase sebesar 32%. Selain itu, hasil validasi juga menunjukkan bahwa penggunaan variabel curah hujan, persebaran titik hotspot, LST dan NDMI dapat digunakan sebagai alat ukur untuk menganalisis dan memprediksi distribusi persebaran potensi zona kawasan rawan terhadap karhutla secara spasial
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".