Strategi Manajemen Dan Rekayasa Lalu Lintas Di Ruas Jalan Jenderal Sudirman Kota Kupang Dengan Menggunakan Analisis SWOT
Notice bibliographique
Résumé
Permasalahan lalu lintas jalan raya merupakan suatu permasalahan yang kompleks. Pertumbuhan jumlah penduduk menyebabkan kebutuhan akan transportasi lalu lintas semakin meningkat. Kondisi arus lalu lintas di Jl. Jenderal Sudirman terpantau sudah mulai tidak stabil, karena adanya titik-titik rawan macet pada ruas jalan tersebut. Masalah lalu lintas disebabkan karena adanya on street parking ilegal, dan juga parkir ganda dimana kendaraan yang parkir di sebelah kendaraan yang sedang parkir pada ruas jalan. Sehingga perlu adanya manajemen dan rekayasa lalu lintas dengan mengetahui tingkat pelayanan dan kecepatan perjalanan. Semua data yang sudah diperoleh akan di analisis dengan merumuskan kekuatan dan peluang, juga kelemahan dan ancaman dalam analisis SWOT. Dari hasil survei lapangan pada ruas jalan jenderal sudirman dan analisis data menggunakan analisis SWOT, peluang dan ancaman yang dikendalikan oleh kekuatan dan kelemahan dalam matriks SWOT telah merumuskan strategi manajemen dan rekayasa lalu lintas untuk mengatasi permasalahan lalu lintas yaitu; Manajemen kapasitas, manajemen prioritas dan manajemen permintaan.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».