STUDI GELOMBANG KEJUT PADA SIMPANG BERSINYAL DENGAN MENGGUNAKAN EMP ATAS DASAR ANALISIS HEADWAY (Studi Kasus Pada Simpang Bersinyal Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo – Jalan Gedongan – Jalan Ciu Karangwuni)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
<p>Simpang bersinyal Jalan Raya Wonogiri-Sukoharj – Jalan Ciu Karangwuni – Jalan Gedongan merupakan salah satu simpang bersinyal 3 fase yang ada di Kabupaten Sukoharjo yang sering mengalami kemacetan pada jam sibuk, khususnya pada pendekat simpang Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan. Untuk itu dilakukan studi gelombang kejut di pendekat simpang Jalan Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan menggunakan nilai EMP dengan dasar analisis <em>headway</em>. Penelitian dilakukan pada hari Kamis, 18 Oktober 2018 pada jam puncak pagi jam 05.30-08.00 WIB. Analisis <em>Headway</em> menghasilkan nilai EMP MC= 0,45 dan HV= 1,29 yang selanjutnya nilai tersebut digunakan untuk merubah jumlah kendaraan menjadi satuan mobil penumpang (smp). Langkah selanjutnya adalah mencari hubungan matematis antara arus, kecepatan dan kepadatan menggunakan model <em>greenshield</em>, yang menghasilkan kecepatan arus bebas (<em>Sff</em>), kepadatan saat macet (<em>Dj</em>), dan Jumlah kendaraan maksimal (Vm). Hasil-hasil tersebut digunakan untuk menghitung nilai gelombang kejut dengan nilai tertinggi yang terjadi pada pendekat simpang Jl. Raya Wonogiri-Sukoharjo Selatan Lajur Luar dengan nilai ωab= -1,42 km/jam, ωcb= -13,75 km/jam, ωac= 12,15 km/jam. Nilai gelombang kejut tersebut digunakan untuk menghitung waktu penormalan dan panjang antrian pada masing-masing pendekat simpang.</p>
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
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 it