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Enregistrement W4411161784 · doi:10.35965/ursj.v7i2.6216

Prediksi Kebutuhan Kapasitas Dermaga Berdasarkan Tren Perubahan Pola Penyeberangan

2025· article· id· W4411161784 sur OpenAlexaff
Andi Firman Muhibuddin, Dewa Sagita Alfadin Nur, Andi Tenri Fada, Umara Hasmarani Rizqiyah, Firnawati Firnawati

Notice bibliographique

RevueUrban and Regional Studies Journal · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini mengkaji kebutuhan kapasitas dermaga pelabuhan penyeberangan di Pelabuhan Pomako, Papua dengan mempertimbangkan perubahan pola penyeberangan. Permasalahan utama adalah ketidakseimbangan antara kapasitas kapal dan fluktuasi permintaan penumpang serta kendaraan, yang berdampak pada operasional pelabuan. Metode yang digunakan adalah proyeksi ekonometrik berbasis analisis regresi menggunakan data time-series pada rentang tahun 2017–2021, yang mengaitkan jumlah pengguna pelabuhan, baik itu jumlah penumpang, motor serta angkutan ringan dan berat dengan variabel ekonomi dan demografi seperti PDRB dan jumlah penduduk. Hasil proyeksi menunjukkan peningkatan signifikan kebutuhan kapasitas dermaga seiring dengan pertumbuhan ekonomi dan populasi, dengan proyeksi peningkatan jumlah penumpang hingga 36,6% dan kendaraan angkutan ringan dan berat masing-masing hingga 57,7% dan 35,5% pada tahun 2030. Hasil penelitian menyimpulkan kapasitas dermaga saat ini perlu ditingkatkan untuk mengakomodasi lonjakan permintaan dan mengoptimalkan pelayanan pelabuhan agar efisien dan berkelanjutan. Rekomendasi ini penting untuk mendukung kelancaran mobilitas dan distribusi barang di wilayah Papua. This study examines the dock capacity requirements at Pomako Ferry ports, considering changing crossing patterns. The primary issue is the imbalance between vessel capacity and the fluctuating demand for passengers and vehicles, which impacts port operations. The method used is an econometric projection based on regression analysis using time-series data from 2017 to 2021, linking the number of port users—including passengers, motorcycles, and light and heavy vehicles—with economic and demographic variables such as GRDP and population. The projection results indicate a significant increase in dock capacity needs in line with economic and population growth, with passenger numbers expected to rise by 36.6%, and light and heavy vehicle transport by 57.7% and 35.5%, respectively, by 2030. The study concludes that the current dock capacity must be enhanced to accommodate demand surges and optimize port services for efficiency and sustainability. These recommendations are crucial to support smooth mobility and goods distribution in the Papua region.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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