Pengaruh Perubahan Lahan Terhadap Suhu Iklim Mikro Urban Heat Island (UHI) di Kawasan Perkotaan Kabupaten Bulukumba
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Perubahan iklim dan pemanasan global telah menimbulkan berbagai dampak kerusakan secara menyuluruh. Dampak tersebut dialami langsung di Indonesia, khususnya pada kawasan perkotaan Kabupaten Bulukumba di Kecamatan Ujung Bulu. Terjadinya peningkatan perubahan penggunaan lahan menjadi lahan terbangun, mempengaruhi intensitas pulau panas perkotaan (Urban Heat Island). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan penggunaan lahan terhadap fenomena Urban Heat Island (UHI) di Kabupaten Bulukumba pada periode tahun 2014, 2019, 2024, dengan menggunakan metode kuantitatif melalui Interpretasi Citra Satelit untuk mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan dan analisis suhu permukaan menggunakan data Citra Landsat 8 Kanal Band 10. Hasil penelitian menunjukkan, terjadi peningkatan suhu permukaan di Kawasan Perkotaan Kabupaten Bulukumba selama periode 2014, 2019, 2024. Pada hasil analisis regresi linear sederhana menunjukkan adanya hubungan positif yang signifikan anatara perubahan lahan terhadap kenaikan suhu permukaan dengan nilai koefisien regresi sebesar (r=0.734) dan nilai, R²=0.81) yang termasuk dalam kategori tinggi. Selain itu pola suhu permukaan pada yang tinggi cenderung mengikuti bentuk pola penggunaan lahan terbangun yang padat.
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.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 it