APLIKASI ALGORITMA GREEDY UNTUK PEWARNAAN WILAYAH PADA PETA KOTA PADANG BERBASIS TEOREMA EMPAT WARNA
Bibliographic record
Abstract
. Kecamatan-kecamatan pada peta kota Padang diwarnai dengan menggunakan algoritma Greedy. Pewarnaan wilayah yang mengasumsikan sebuah kecamatan sebagai simpul dan sisi sebagai penghubung antar kecamatan yang bertetangga tersebut, menggunakan teorema empat warna yang menyatakan banyak warna minimum yang akan digunakan dalam mewarnai peta. Sebelum algoritma Greedy digunakan, graf dual peta tersebut dikonstruksi dan derajat tiap simpul ditentukan. Pada penggunaan algoritma Greedy, himpunan kandidat warna dan inisialisasi solusi dibuat. Selanjutnya, dilakukan pewarnaan pertama kali untuk simpul dengan derajat terbesar, dengan cara memilih secara sebarang warna pada himpunan kandidat. Kemudian, periksa kelayakan dari warna dengan menggunakan prinsip bahwa dua simpul yang bertetangga tidak boleh memiliki warna yang sama. Warna yang dihasilkan kemudian merupakan elemen dari himpunan solusi. Proses pewarnaan tersebut diulangi hingga semua wilayah kecamatan pada peta tersebut diwarnai.Kata Kunci: Algoritma Greedy, Pewarnaan Wilayah, Teorema Empat Warna.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
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".