Perkiraan Tarikan Pergerakan Kendaraan Logistik Menuju ke Pulau Seram di Provinsi Maluku
Notice bibliographique
Résumé
Transportasi logistik hingga kini masih menjadi masalah serius, terutama di wilayah kepulauan seperti Provinsi Maluku. Hal itu dapat tergambar dari tingginya harga barang akibat dari tingginya biaya logistik. Oleh sebab itu diperlukan dukungan informasi tentang besaran tarikan pergerakan kendaraan sebagai dasar penataan sistem transportasi logistik. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan sistem logistik dan memodelkan tarikan pergerakan kendaraan logistik menuju ke Pulau Seram di Provinsi Maluku. Variabel yang dimodelkan adalah jumlah penduduk (X1) dan luas wilayah (X2). Data dikumpulkan dengan metode wawancara terhadap 120 distributor. Hasil penelitian menemukan sistem logistik di wilayah Provinsi Maluku terdiri dari koridor utara yang berpusat di Kota Ambon dan koridor selatan dengan sistem multiport (Tiakur, Saumlaki dan Tual). Pada jalur distribusi ke pulau Seram, terdapat 7 zona tarikan, dominan menuju ke zona Masohi dan Bula. Hasil pemodelan menunjukkan variabel jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap tarikan pergerakan. Sedangkan variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan. Model yang dihasilkan yaitu Yke P.Seram = -14,92491 + 0,0009809 Xjum.pend – 0,0003799 Xluas wil. Model tersebut memperkirakan setiap penambahan 20.000 penduduk, akan menarik 5 kendaraan logistik per hari. Temuan ini bermanfaat sebagai dasar penataan sistem transportasi logistik di wilayah Provinsi Maluku.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».