RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS(GIS) KOST / RUMAH SEWA WILAYAH KOTA STABAT BERBASIS WEB
Bibliographic record
Abstract
Rumah kost dan rumah sewa merupakan prasarana yang dapat memenuhi kebutuhan masyraat ataupun mahasiswa yang berada di luar kota. Prasarana ini cukup penting di semua kota, salah satunya kota Stabat. Akses informasi letak dan fasilitas rumah kost atau rumah sewa di Kota Stabat ini masih sangat sulit didapatkan. Penelitian ini membahas tentang pemetaan lokasi rumah kost atau rumah sewa, dan penentuan jalur terpendek untuk mencapai lokasi kost tersebut. Pencarian rumah kost terdekat pada penelitian ini menggunakan algoritma Dijkstra. Dengan demikian hasil yang akan di dapat dalam menentukan lokasi tempat kost /rumah sewa di wilayah kota stabat adalah berupa peta dengan aplikasi Google Mapas. Dimana jika masyarakat ingin melihat letak lokasi rumah kost / rumah sewa di wilayah kota stabat maka sistem informasi geografis ini akan memudahkan masyarakat atau mahasiswa khususya yang berada diluar kota sehigga masyarakat dapat melihat penyebaran letak lokasi rumah kost/ rumah sewa, gambar kost /rumah sewa, keterangan kost /rumah sewa dan rute terpendek dalam menuju lokasi kost /rumah sewa yang ada di wilayah kota stabat.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.027 |
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".