Konfigurasi Ruang Jaringan Jalur Pejalan Kaki di Sekitar Stasiun Rawa Buntu Kota Tangerang Selatan dengan Analisis Space Syntax
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak. Penelitian ini menganalisis tingkat konektivitas dan aksesibilitas jalur pejalan kaki di sekitar Stasiun Rawa Buntu dengan menggunakan metode space syntax. Fokus utama dari studi ini adalah pada pergerakan pejalan kaki menuju dan dari stasiun sebagai titik sentral. Infrastruktur jalur pejalan kaki yang efektif menjadi krusial untuk mendukung konektivitas dan aksesibilitas di kawasan perkotaan yang padat. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sejauh mana jalur pejalan kaki di sekitar stasiun terhubung dengan baik dan membentuk jaringan yang memfasilitasi pergerakan menuju stasiun. Melalui analisis space syntax, dilakukan perhitungan "degree of choice" dan "degree of integration" pada radius pendek (400 meter) dan menengah (800 meter). Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa ruas jalan di sekitar Stasiun Rawa Buntu memiliki konektivitas dan aksesibilitas yang kurang baik, terutama pada segmen-segmen jalan yang mengelilingi stasiun. Selain itu, meskipun beberapa perumahan di sekitar stasiun memiliki konektivitas yang baik, keberadaan Stasiun Rawa Buntu sendiri tidak berada pada segmen jalan dengan konfigurasi ruang yang memadai, sehingga mengurangi kemudahan akses bagi pejalan kaki. Studi ini menekankan pentingnya mempertimbangkan konfigurasi ruang dalam perencanaan infrastruktur untuk meningkatkan aksesibilitas dan kenyamanan pejalan kaki.Kata Kunci: jaringan jalur pejalan kaki, konektivitas, aksesibilitas, space syntax, Stasiun Rawa Buntu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».