Analisis Peningkatan Kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih
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
Penelitian kali ini dilakukan untuk mengetahui kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih, yang dimana pada saat ini penyelesaian dilakukan untuk meningkatkan kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih demi memperpendek antrean kendaraan pada Gerbang Tol Cempaka Putih. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan melakukan observasi dan pengumpulan data primer dan sekunder. Maka didapatkan hasil penelitian ini dengan 4 jenis analisa yaitu banyak 1434 kendaraan/jam dengan kapasitas gardu tol maksimal sebesar 423 kendaraan/jam, waktu tundaan rata-rata kendaraan sebesar 112,31 detik, panjang antrean kendaraan yang terjadi yaitu sebesar 178,61 meter. Berdasarkan hasil yang diperoleh tersebut, panjang antrean kendaraan pada Gerbang Tol Cempaka Putih kondisi eksisting belum memenuhi standar pelayanan minimum jalan tol dengan intensitas lalu lintas berdasarkan perhitungan manual memiliki nilai lebih besar dari 1, dan kondisi panjang antrean rata-rata pada satu tahun yang akan datang berdasarkan hasil pendugaan lalu lintas dan analisis aplikasi perangkat lunak PTV VISSIM yaitu mengalami penurunan signifikan dengan kondisi eksisting, sehingga dapat diketahui bahwa dibutuhkan solusi penerapan sistem transaksi SLFF.
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) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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