PRIORITAS PERLINDUNGAN LAHAN SAWAH PADA KAWASAN STRATEGIS PERKOTAAN DI KABUPATEN GARUT
Bibliographic record
Abstract
Perlindungan lahan sawah di Kabupaten Garut perlu dilakukan sejak dini, hal ini dimaksudkan untuk menjaga keberadaan lahan sawah serta jati diri Kabupaten Garut sebagai lumbung padi Provinsi Jawa Barat. Upaya ini dilakukan untuk mendukung ketahanan pangan nasional ditengah maraknya isu konversi lahan pertanian. Terutama pada Kawasan Strategis Perkotaan yang pada dasarnya merupakan pusat perekonomian di Kabupaten Garut. Hasil kajian ini diharapkan diperoleh gambaran kondisi aktual lahan sawah di Kawasan Strategis Perkotaan Kabupaten Garut. Penghitungan neraca lahan dilakukan dengan membandingkan kebutuhan dan ketersediaan lahan pada Kawasan Strategis Perkotaan di Kabupaten Garut. Penentuan lahan prioritas dilakukan atas parameter: 1) kelas kesesuaian lahan; 2) intensitas pertanaman (IP); 3) sistem Irigasi; 4) luas hamparan; dan 5) jarak dari bahu jalan. Selanjutnya dilakukan pengelompokan berdasarkan kriteria fisik yang homogen, sehingga diperoleh empat karakteristik tipologi perlindungan lahan sawah di Kawasan Strategis Perkotaan. Sebaran lahan prioritas pertama kemudian di bandingkan dengan pola ruang dalam RTRW Kabupaten Garut tahun 2011-2013, sehingga diperoleh luas lahan prioritas pertama yang sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kawasan Strategis Perkotaan adalah sebesar 2,079 ha atau setara dengan 25.67% dari luas wilayah. Artinya, jika lahan sawah prioritas pertama ini digunakan sebagai sumber untuk Ruang Terbuka Hijau (RTH) dengan standar minimal 30%, pemerintah hanya tinggal mengakumulasi kekurangan sebesar 4.33%.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 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".