INOVASI KOTA DI DUNIA DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN PENGHUNI KOTA MELALUI KONSEP SMART CITY DAN PENERAPAN INOVASI KOTA IMPIAN DI KABUPATEN BANYUASIN
Bibliographic record
Abstract
Perencanaan pembangunan perkotaan selalu membahas tentang pembangunan infrastruktur dan tata kelola perkotaan, disisi lain ternyata masih banyak aspek pendukung yang harus diperhatikan dan salah satunya adalah kebutuhan kota untuk dapat memenuhi kebutuhan penghuni kota. Masyarakat sangat membutuhkan fasilitas kota serta pelayanan publik yang ramah dan terjangkau namun yang menjadi fokus pembahasan pada penelitian ini adalah bagaimana kota lebih dapat menciptakan keseimbangan tidak hanya pada fasilitas dan pelayanan publik namun juga bagaimana dapat menciptakan lingkungan yang ekologis dan layak huni. Metode preseden digunakan untuk dapat melihat bagaimana kota-kota besar di dunia menerapkan konsep kota impian mereka masing-masing dan memperlihatkan bahwa banyak kota-kota di dunia yang menerapkan konsep Smart City dengan melakukan inisasi dan inovasi dalam pemanfaatan teknologi dan sistem informasi pada fisik kota yang terintegrasi secara spasial. Kebutuhan akan hunian yang layak huni juga dapat diatasi melalui penerapan lapisan dari pembentuk Smart City yaitu standar dalam pemenuhan indikator-indikator yang dapat membentuk Smart Living. Salah satu isu kota yang berkembang di Indonesia saat ini salah satunya adalah Urban Sprawl dimana pertumbuhan penduduk yang tidak dapat dikontrol menyebabkan kebutuhan hunian yang layak huni menjadi semakin bertambah serta fenomena Urban Sprawl memberikan implikasi pada sistem iklim yang mendorong kota untuk dapat memenuhi kebutuhan lingkungan yang ekologis dan terintegrasi. Tujuan utama penelitian adalah untuk mengetahui langkah-langkah yang tepat yang dapat di implementasikan pada perencanaan kota agar dapat mewujudkan kota impian yang ekologis dan layak huni serta melihat penerapan inovasi apa saja yang sudah diterapkan di Kabupaten Banyuasin.
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 | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".