IMPLEMENTASI DAN ANALISIS DATA MINING UNTUK PENCARIAN POLA PENYEBAB KECELAKAAN LALU LINTASDENGAN METODE APRIORI
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
Meningkatnya jumlah kecelakaan lalu lintas dari tahun ke tahun membutuhkan perhatian dan penganggulangan yang serius yang mana mengingat kecelakaan lalu lintas menjadi faktor pembunuh yang cukup tinggi. Penanggulangan kecelakaan lalu lintas dapat dilakukan dengan melakukan langkah – langkah pendekatan seperti sosialisasi dan pengawasan terhadap rambu – rambu serta trafik pada jalan raya. Untuk dapat mencari solusi penanggulangan yang tepat maka diperlukan informasi mengenai kecelakaan lalu lintas yang terjadi. Dengan informasi kecelakaan lalu lintas yang tepat maka dapat diambil langkah-langkah penanggulangan yang efektif sehingga dapat menurunkan angka kecelakaan lalu lintas yang terjadi. Dengan menggunakan apriori maka dapat diperoleh pasangan – pasangan item yang sering muncul sehingga dapat diperoleh pola keterkaitan dari item – item tersebut. Berdasarkan hasil analisa apriori diperoleh variabel – variabel yang berkaitan dengan kecelakaan lalu lintas di polresta Kota Medan.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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