Evaluasi Kinerja Dalam Pelayanan Kereta Rel Listrik Eksekutif Jabodetabek
Notice bibliographique
Résumé
The Problem that need to be handle at the moment is an unbalance demand for the executive class inrailwm; services accross Jabodetabek during rush hour traffic with the utilities capacity available,which is make low qualihJ factor of service . Conneccted to the problems above, various efforts ha-uebeen made btJ Kereta Api ( Persero), but it was not yet maximum refraction. So this str.A.dy wasconducted to determine the service performance of KRL, Executive Jabodetabek Using Seater Plotanalysis approach, btj set forward the analysis that need attention and imprmiement is the accuracyof trafel time, waiting time, standard rooms and llounge facilities, standards and facilities up dawninformation systems in train, there are variables which are not problematic, but needs tobe preservedis the level of safehJ, standard lighting, and expousure, air circulation, but there are other things thatneed attention is the level of travel speed trains, ticket purchase service information system at thestation, accuraciJ of travel time, waiting time of arrival, facilities for passenger trains up and dawn.Keyword : Level of service, KRL Jabodetabek, Eksekutif Class.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».