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Enregistrement W2739713756 · doi:10.29103/tj.v5i2.11

ANALISIS TINGKAT PELAYANAN JALAN (Studi Kasus Jalan Medan-Banda Aceh km 254+800 s.d km 256+700)

2021· article· id· W2739713756 sur OpenAlexaff
Lis Ayu Widari, Said Jalalul Akbar, Rizky Fajar

Notice bibliographique

RevueTeras Jurnal Jurnal Teknik Sipil · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jalan raya Medan-Banda Aceh adalah jalan raya lintas sumatera yang berupa jalan dua lajur dua arah tak terbagi (2/2 UD) yang menghubungkan antar kota baik dalam provinsi dan diluar provinsi. Peningkatan volume lalu lintas harus di imbangi dengan peningkatan tingkat pelayanan jalan. Hasil volume lalu lintas harian rata-rata yang didapatkan selama 3 hari, untuk hari minggu 1240 smp/jam hari senin 1048 smp/jam dan hari jumat 1168 smp/jam. Volume puncak selama 3 hari terjadi pada sore hari pada pukul 17.00-18.00 WIB. Sebagian besar jenis kendaraan yang mendominasi pada Jalan Medan-Banda Aceh km 254+800 s.d 256+700 adalah kendaraan ringan (LV) dan sepeda motor (MC) yaitu volume totalnya 14206 smp/hari dan 13068,3 smp/hari sedangkan volume total kendaraan berat (HV) adalah 3844,4 smp/hari. Kecepatan rata- rata kendaraan setempat pada sore hari lebih lambat dari pagi hari karena volume lalu lintas puncak terjadi pada sore hari. Total kecepatan rata-rata hari minggu dan senin yaitu 44,19 km/jam dan 42,19 km/jam lebih besar dari kecepatan arus bebas menurut MKJI yaitu 40,49 km/jam yang berarti dalam segi ini masih dalam kategori aman. Kapasitas jalan sebesar 2802,38 smp/jam. Derajat kejenuhan yang diperoleh yaitu 0,36 < 0,75 masih berada dalam level aman (MKJI 1997) serta menunjukkan juga bahwa tingkat pelayanan jalan (Level of Service/LOS) yang diperoleh dalam kategori kelas B yaitu arus lalu lintas masih stabil tapi kecepatan mulai terbatas.Kata Kunci: volume lalu lintas, kecepatan rata-rata, derajat kejenuhan

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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