Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Implementasi Metode Machine Learning: Penentuan Sistem Pusat Permukiman
Metode yang umum dilakukan pada penetapan hirarki pusat pelayanan saat menentukan sistem pusat permukiman adalah analisis skalogram berdasarkan beberapa variabel, lalu dilakukan identifikasi kesesuaian dengan rencana tata ruang. Teknologi informasi mengubah sudut pandang kota dalam mengatur kebijakan, kota cerdas merupakan strategi pemanfaatan teknologi informasi dalam beberapa bidang dan tata kelola perkotaaan untuk mengubah infrastruktur kota dan pelayanan publik. Oleh karena itu, pemanfaatan teknologi informasi pada proses perlu dilakukan agar terwujudnya kota cerdas berbasis pemanfaatan teknologi informasi. Pemanfaatan teknologi pada penentuan pusat pelayanan masih sedikit dikarenakan kurangnya penelitian yang memiliki konsentrasi terhadap pemanfaatan teknologi informasi pada perencanaan tata ruang kota. Menggunakan metode machine learning dalam klasifikasi hirarki berdasarkan variabel pembentuk kota sangatlah memungkinkan. Proses input-process data menggunakan python. Pemilihan dataset didasarkan karakteristik kota yang serupa untuk mencapai nilai akurasi yang tinggi serta validasi data yang akurat. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa pengujian model Random Forest memiliki nilai akurasi paling tinggi diantara empat metode lain. Tujuan penelitian adalah untuk melakukan simulasi penentuan pusat pelayanan dengan memanfaatkan metode machine learning sehingga dapat menjadi preseden untuk kabupaten/kota di Indonesia dalam mewujudkan inovasi dan pemanfaatan teknologi pada perencanaan wilayah dan kota. Penelitian ini sangat diperlukan untuk melihat sejauh mana metode machine learning dapat dimanfaatkan pada perencanaan wilayah dan kota.
Implementasi Metode Machine Learning: Penentuan Sistem Pusat Permukiman
Metode yang umum dilakukan pada penetapan hirarki pusat pelayanan saat menentukan sistem pusat permukiman adalah analisis skalogram berdasarkan beberapa variabel, lalu dilakukan identifikasi kesesuaian dengan rencana tata ruang. Teknologi informasi mengubah sudut pandang kota dalam mengatur kebijakan, kota cerdas merupakan strategi pemanfaatan teknologi informasi dalam beberapa bidang dan tata kelola perkotaaan untuk mengubah infrastruktur kota dan pelayanan publik. Oleh karena itu, pemanfaatan teknologi informasi pada proses perlu dilakukan agar terwujudnya kota cerdas berbasis pemanfaatan teknologi informasi. Pemanfaatan teknologi pada penentuan pusat pelayanan masih sedikit dikarenakan kurangnya penelitian yang memiliki konsentrasi terhadap pemanfaatan teknologi informasi pada perencanaan tata ruang kota. Menggunakan metode machine learning dalam klasifikasi hirarki berdasarkan variabel pembentuk kota sangatlah memungkinkan. Proses input-process data menggunakan python. Pemilihan dataset didasarkan karakteristik kota yang serupa untuk mencapai nilai akurasi yang tinggi serta validasi data yang akurat. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa pengujian model Random Forest memiliki nilai akurasi paling tinggi diantara empat metode lain. Tujuan penelitian adalah untuk melakukan simulasi penentuan pusat pelayanan dengan memanfaatkan metode machine learning sehingga dapat menjadi preseden untuk kabupaten/kota di Indonesia dalam mewujudkan inovasi dan pemanfaatan teknologi pada perencanaan wilayah dan kota. Penelitian ini sangat diperlukan untuk melihat sejauh mana metode machine learning dapat dimanfaatkan pada perencanaan wilayah dan kota.
Implementasi Metode Machine Learning: Penentuan Sistem Pusat Permukiman
Kiagus Muhammad Benyamin Azhary (Autor:in) / Valendya Rilansari (Autor:in)
2024
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Unbekannt
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
ANALISIS SISTEM PUSAT PELAYANAN PERMUKIMAN DI KOTA YOGYAKARTA TAHUN 2014
| DOAJ | 2015
PROBLEMATIKA PENENTUAN SAMPEL DALAM PENELITIAN BIDANG PERUMAHAN DAN PERMUKIMAN
| DOAJ | 2006
Implementasi Sistem Inferensi Fuzzy Pada Pengambilan Keputusan Penentuan Kualitas Air PDAM
| BASE | 2020