Perbandingan Pengolahan Precise Point Positioning Pada Aplikasi Trimble RTX dan CSRS (Studi Kasus : Stasiun CORS Sumatera Barat)
Bibliographic record
Abstract
Provinsi Sumatera Barat memiliki 5 (lima) stasiun Continuosly Operating Reference Stasions (CORS) yang dikelola oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) yaitu, Stasiun Air Bangis (CAIR), Stasiun Bukittinggi (CBKT), Stasiun Pariaman (CPAR), Stasiun Padang (CPDG), dan Stasiun Pesisir Selatan (CSEL). Majunya teknologi pada zaman sekarang memberikan dampak positif terhadap pengolahan data GNSS dengan metode Precise Point Positioning (PPP). PPP adalah metode pemosisian sistem satelit navigasi global untuk menghitung posisi yang sangat tepat hingga beberapa sentimeter dengan menggunakan penerima tunggal, karena itu ketepatan dan keakuratan menjadi hal yang sangat penting di zaman sekarang ini. Saat ini ada dua aplikasi online yang sangat menarik dalam pengolahan data GNSS dengan menggunakan metode PPP, dua aplikasi online itu adalah Trimble RTX dan CSRS (Canadian Spatial Reference System) . Penelitian dilakukan untuk mengetahui bagaimana perbandingan setiap 3,6, dan 24 jam data CORS pada tiga stasiun CORS Sumatera Barat, yaitu CPDG, CAIR, dan CSEL. Pengolahan menggunakan metode PPP Pada Aplikasi online Trimble RTX dan CSRS yang dibandingkan dengan data referensi SRGI 2013 sebagai acuan selisih perbandingan, penelitian menggunakan data 3 DOY ( Day Of Year ) yaitu DOY 030, 031, dan 032, penelitian ini menghasilkan pengolahn aplikasi CSRS pada data CPDG lebih mendekati data Referesensi SRGI 2013, pada CAIR dan CSEL tidak diketahui aplikasi mana yang mendekati data Referensi SRGI 2013 karena hasil dari aplikasi Trimble RTX tidak diperoleh.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.009 |
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".