Pemberdayaan Pelayaran Rakyat Untuk Angkutan Antar Pulau Dalam Rangka Pengembangan Wilayah Kepulauan Di Kawasan Timur Indonesia
Bibliographic record
Abstract
Dengan dukungan regulasi (Inpres 5/2005 dan UU/17/2008) Pemerintah berkomitmen untuk mempertahankan pelayaran rakyat yang merupakan warisan budaya bangsa. Namun, keberadaannya terancam punah karena daya saing yang rendah akibat kualitas pelayanan dalam hal keselamatan dan pengawakan yang belum memadai. Kenyataan ini menunjukkan adanya kelemahan baik dari sisi internal pelayaran rakyat maupun sisi eksternal misalnya kebijakan pemerintah maupun faktor lainnya. Penulis melakukan analisis dari sisi internal pelayaran rakyat yakni kemampuan kapal berlayar pada beberapa kondisi cuaca dan gelombang. Pada gugus kepulauan di wilayah Timur Indonesia, armada pelayaran rakyat yang umumnya digunakan berukuran 150 GT. Hasil analisis terhadap kapal-kapal tersebut membuktikan kemampuannya mengatasi kondisi cuaca(gelombang dan angin), terlihat dari kondisi lengan stabilitas kapal masih memenuhi persyaratan dan momen stabilitas lebih besar dari momen yang ditimbulkan oleh adanya pengaruh gelombang dan cuaca. Oleh karena kekuatan sesungguhnya adalah perbaikan faktor internal dalam diri pelayaran itu sendiri yakni alat keselamatan, kualitas bahan baku kapal dan pengawakan kapal. Perbaikan internal akan berdampak pada kepercayaan penguna jasa terhadap pemberdayaan pelayaran rakyat terutama untuk pelayanan wilayah kepulauan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".