Pemetaan Kerentanan Tanah Longsor berbasis Machine Learning
Bibliographic record
Abstract
Masalah longsor merupakan salah satu jenis bencana yang merusak kerugian jiwa ekonomi dan manusia. Masalah ini membutuhkan kesadaran dan pemetaan daerah rentan untuk mencegah efeknya. Penelitian ini meninjau 28 penelitian yang berlokasi di Cina, Iran, Pakistan, Korea Selatan, Slovakia, Yunani, Brazil, Rwanda dan Rumania.Negara-negara ini menghadapi masalah longsor karena topografinya lebih banyak jenis medan berbukit. Random Forest menjadi metode yang paling populer digunakan dalam pemeetaan kerentanan tanah longsor. Akurasi yang didapat dalam penelitian tersebut menghasilkan akurasi antara 70% dan 98,3% dan nilai AUC dari sekitar 0,8 hingga 0,997. Beberapa makalah menunjukkan bahwa ensemble dan pendekatan pembelajaran mendalam (termasuk jaringan saraf konvolusi dan berulang) berkinerja secara kompetitif tetapi membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar. Faktor topografi (kemiringan, ketinggian, aspek, kelengkungan) menjadi faktor yang paling sering digunakan dalam topik ini. Tinjauan artikel ini mencakup publikasi dalam kurun waktu lima tahun terakhir, yaitu dari tahun 2020 hingga Mei 2025. Penelitian ini lebih difokuskan pada model machine learning untuk memetakan masalah longsor di daerah terpilih ini. Penelitian ini dapat membantu peneliti masa depan yang akan memanfaatkan metode machine learning untuk memetakan kerentanan daerah terhadap tanah.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".