ANALISIS SPASIAL KINERJA JALAN DAN SIMPANG DI KABUPATEN KUDUS
Notice bibliographique
Résumé
One of the keys to smooth traffic flow in an area is characterized by optimal road and intersection performance. Planning or evaluating roads and intersections certainly requires existing data information, so storing data digitally will make subsequent handling activities easier. As technology is easy to use, it is very helpful in storing and presenting data. Geographic Information Systems present images, check, integrate, manipulate, analyze and display data that relates to the topographic conditions of the earth. The aim of this research is to conduct a spatial analysis of road and intersection performance in the CBD of Kudus Regency using ArcGIS. The data in this research includes primary data and secondary data. Primary data includes data on traffic volume, speed, capacity, V/C ratio, degree of saturation, segment length and service level. Meanwhile, secondary data is road network data. After data analysis, road and intersection performance data were synchronized with road network data using ArcGIS. The results of this research provide an information system related to road and intersection performance, making it easier to handle roads and intersections in the CBD Area of Kudus Regency. ABSTRAK Salah satu kunci lancarnya arus lalu lintas di sebuah wilayah ditandai dengan kinerja jalan dan simpang yang optimal. Perencanaan ataupun evaluasi jalan serta simpang tentu membutuhkan informasi data eksisting, sehingga penyimpanan data secara digital akan mempermudah kegiatan penanganan selanjutnya. Seiring mudahnya penggunaan teknologi, sangat membantu dalam penyimpanan dan penyajian data. Sistem Informasi Geografis menyajikan gambar, mengecek, mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisan dan menampilkan data yang menghubungkan kepada kondisi topografi bumi. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis spasial kinerja jalan dan simpang di CBD Kabupaten Kudus menggunakan ArcGIS. Data pada penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Data Primer antara lain data volume lalu lintas, kecepatan, kapasitas, V/C rasio, derajat kejenuhan, panjang segmen dan tingkat pelayanan. Sedangkan data sekunder yaitu data jaringan jalan. Setelah dilakukan analisis data, kemudian data kinerja jalan dan simpang disinkrongkan dengan data jaringan jalan menggunakan ArcGIS. Hasil dari penelitian ini menyajikan sistem informasi terkait kinerja jalan dan simpang, sehingga mempermudah dalam penanganan jalan dan simpang di Kawasan CBD Kabupaten Kudus.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».