ANALISIS DAMPAK LALU LINTAS PEMBANGUNAN TRANSIT ORIENTED DEVELOPMENT (TOD) GREEN WALK STATION BEKASI TIMUR
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>Pembangunan yang dilakukan oleh PT. Adhi Karya berupa Kawasan Transit Oriented Development (TOD) Green Walk Station seluas 19,6 Ha (BIA, 2018), pada salah satu Kecamatan Bekasi yang luas wilayahnya sekitar 13,49 km<br />2 (BPS, 2017) yaitu Bekasi Timur. Pembangunan kawasan ini akan<br />membangkitkan pergerakan yang baru pada jaringan jalan di sekitarnya tentu saja akan berdampak negatif pada lalu lintas disekitarnya. Dampak negatif ini meliputi penambahan volume arus lalu lintas yang menyebabkan kemacetan di ruas jalan dan persimpangan sekitar kawasan, apabila tidak dilakukan penataan manajemen lalu lintas di sekitar kawasan tersebut. Tujuan dari penelitian ini akan melakukan Analisis Dampak Lalu Lintas (Andall) untuk meminimalisir kemacetan akibat hadirnya kawasan tersebut. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu penelitian kuantitatif.<br />Dari analisis yang didapatkan, tingkat pelayanan ruas jalan dan simpang Apill eksisting atau Skenario Do Nothing menunjukkan rata-rata tingkat D. Setelah dilakukan Rekomendasi atau Skenario Do Something berupa pengaturan waktu siklus, perpindahan moda angkutan dan pelebaran jalan, maka<br />tingkat pelayanannya rata-rata menjadi tingkat C. disimpulkan bahwa Rekomendasi atau Do Something dapat dapat membantu kinerja ruas jalan dan simpang Apill.</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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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