PENURUNAN MUKA TANAH DI JAKARTA: KAJIAN YURIDIS ATAS TANGGUNG JAWAB NEGARA DAN KORPORASI DALAM PENGELOLAAN SUMBER DAYA AIR
Bibliographic record
Abstract
Penurunan muka tanah yang terjadi di kota-kota besar Indonesia, terutama Jakarta, akibat eksploitasi air tanah berlebihan, telah menjadi masalah lingkungan yang mendesak. Latar belakang permasalahan ini berkaitan dengan kerusakan ekologis yang terjadi akibat pengelolaan sumber daya air yang tidak berkelanjutan. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis tanggung jawab negara dan korporasi dalam mengatasi penurunan muka tanah yang disebabkan oleh eksploitasi air tanah berlebihan, serta mengkaji efektivitas regulasi yang ada. Rumusan masalah yang diangkat adalah bagaimana bentuk tanggung jawab negara dan korporasi dalam mengatasi penurunan muka tanah akibat eksploitasi air tanah, serta sejauh mana kebijakan dan regulasi yang ada dapat mengatasi permasalahan ini. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan yuridis normatif dengan menganalisis regulasi dan kebijakan terkait pengelolaan air tanah, serta menggunakan teori State Responsibility sebagai alat analisis untuk memahami tanggung jawab negara dalam mengelola sumber daya alam. Solusi yang diajukan mencakup penguatan regulasi, penegakan hukum yang lebih tegas, serta penerapan prinsip "polluter pays" untuk korporasi yang merusak lingkungan, di samping perlunya koordinasi lintas sektor antara pemerintah pusat dan daerah dalam mengelola air tanah secara berkelanjutan.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.005 |
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".