Analisis Pemilihan Rute Angkutan Peti Kemas 20ft Dry Port Gedebage Ke Pelabuhan Patimban
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rencana pemerintah dalam meningkatkan perekonomian Provinsi Jawa Barat melalui pembangunan Proyek Startegis Nasional (PSN) jalan tol Cisundawu (Cileunyi - Sumedang - Dawuan) pada tahun 2021 akan memberikan akses langsung untuk pengangkutan barang-barang pertaninan, manufaktur serta jasa yang dihasilkan dari kawasan industri. Pembangunan Tol Cisundawu dapat meningkatkan konektivitas operasional seperti kemudahan dan kecepatan arus lalu lintas kendaraan angkutan barang terutama komoditas unggulan seperti seperti obat-obatan, tekstil, pakaian jadi, gumrosin, karet, alat uji, alat kesehatan, transformator, dan perhiasan logam. Penelitian ini untuk mengetahui tarif dasar transportasi jalan angkutan peti kemas 20ft dengan rute Dry Port Gedebage ke Pelabuhan Patimban. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode BOK (Biaya Operasional Kendaraan) yang dikeluarkan oleh Departemen Perhubungan RI Direktorat Jenderal Perhubungan Darat dengan Nomor: SK.687/AJ/206/DRJD/2022 dengan menganalisis tarif menggunakan tiga skenario dengan jalur berbeda dari Dry Port Gedebage menuju Pelabuhan Patimban. Tarif terendah dari Dry Port Gedebage menuju Pelabuhan Patimban adalah melalui Tol Cipularang dengan tarif Rp465/ton/km. Tarif tersebut dipengaruhi oleh Biaya Tetap dan Biaya Varibel. Pada rute Tol Cipularang menunjukkan total biayanya paling tiggi sebesar Rp3.076.458.428. dengan jarak tempuh sejauh 306 km/rit dan kecepatan rata-rata 50 km/jam, akan menghasilkan: waktu rempuh 6,12 jam/rit; jumlah perjalanan 3 rit/hari atau 1.080 rit/tahun. Parameter tersebut yang mempengaruhi tarif dasar transportasi per ton per km.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle