ANALISIS BIAYA KEMACETAN LALU LINTAS BERDASARKAN V/C RATIO (Studi Kasus: Rute Kabupaten Cilacap – Kabupaten Bandung)
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
Rute perjalanan dari Kabupaten Cilacap ke Kabupaten Bandung yang melalui Jl. Tegal-Cilacap
 hingga Jl. Raya Cileunyi yang tergolong jalan luar kota memiliki volume lalu lintas yang cukup tinggi
 pada beberapa segmen karena memegang peran utama dalam menunjang pergerakan masyarakat.
 Tingginya arus lalu lintas dan adanya aktivitas sisi jalan pada beberapa segmen menyebabkan arus
 lalu lintas yang tidak lancar yang kemudian menyebabkan penurunan kecepatan kendaraan. Hal
 tersebut dapat menyebabkan arus lalu lintas tersendat dan mendorong terjadinya kemacetan. Hal ini
 kemudian memberikan pengaruh terhadap pengeluaran pengendara karena biaya operasional
 kendaraan dan nilai waktu perjalanan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung biaya
 kemacetan lalu lintas di sepanjang rute Kabupaten Cilacap hingga Kabupaten Bandung yang dapat
 diestimasikan oleh peningkatan biaya operasional kendaraan dan kerugian waktu. Hasil penelitian
 menunjukkan bahwa biaya kemacetan pada rute perjalanan Kabupaten Bandung ke Kabupaten
 Cilacap sebesar Rp. 256.087.725/jam puncak. Sehingga dapat diperoleh biaya kemacetan rata-rata
 sebesar Rp. 1.219.552/km. Persentase biaya kemacetan menurut jenis kendaraan terdiri atas
 Kendaraan Ringan sebesar 66%, Kendaraan Berat 2 As sebesar 23%, dan Kendaraan Berat 3 As
 sebesar 11%. Hubungan derajat kejenuhan (VCR) dan biaya kemacetan lalu lintas dengan koefisien
 determinasi 0,897 berupa fungsi eksponensial dengan biaya kemacetan Y = 26.363e4,9665x dan x
 sebagai VCR.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle