Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Dalam Pemilihan Lokasi Relokasi Pedagang Kaki Lima di Kawasan Pasar Pagi, Kota Samarinda
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
Sesuai dengan program prioritas RPJMD Kota Samarinda tahun 2016-2021 dalam penataan Pedagang Kaki Lima di kawasan perdagangan dan jasa, bentuk usaha yang sudah diterpakan dalam upaya penataan Pedagang Kaki Lima di kawasan Pasar Pagi dengan melakukan penertiban dan penggusuran. Namun yang menjadi permasalahan adalah karena Pedagang Kaki Lima yang telah digusur terus kembali pada lokasi yang sama untuk berdagang. Sehingga sebagai salah satu langkah awal dalam penataan maka perlu adanya identifikasi karakteristik PKL serta analisis faktor-faktor yang berpengaruh dalam pemilihan lokasi untuk relokasi bagi Pedagang Kaki Lima di kawasan Pasar Pagi. Metode yang digunakan adalah statistik deskrptif dan analisis Delphi. Hasil menunjukkan bahwa karakteristik PKL di Pasar Pagi teridentifikasi dalam tiga kelompok yang dibagi berdasarkan jenis dagangan yaitu Kelompok I, Makanan/Minuman Siap Saji; Kelompok II : Non-Makanan, Kelompok III : Jasa dan faktor-faktor yang berpengaruh dalam penataan pedagang kaki lima berdasarkan perspektif stakeholders yaitu (1) Sirkulas; (2) Dekat Permukiman; (3) Aksesibilitas; (4) Ekspansi; (5) Lahan Parkir; (6) Jaringan Listrik; (7) Jaringan Air Bersih; (8) Jaringan Limbah; (9) Lingkungan; (10) Visibilitas; (11) Fungsi Jalan; (12) Akses Pejalan Kaki dan (13) Kebijakan Tata Ruang.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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