STUDI KOMPARATIF PERFORMA ANGKUTAN BRT TRANSJOGJA DAN TRANSJAKARTA
Bibliographic record
Abstract
Peningkatan pelayanan transportasi massal di perkotaan seperti Bus Rapid Transit (BRT) akhir-akhir ini menjadi isu utama di kalangan perencana transportasi. BRT telah menjadi salah satu moda transit terpopuler yang menyediakan akses cepat dan mudah untuk memenuhi kebutuhan transportasi di negara berkembang. Di Indonesia, sistem BRT telah diimplementasikan dengan berbagai level penyesuaian terhadap standar BRT. Dua kota besar yang sudah menerapkan sistem BRT adalah Kota Jakarta dengan TransJakarta dan Kota Yogyakarta dengan TransJogja. Meskipun kedua sistem angkutan umum tersebut sama-sama mengusung konsep BRT, namun terdapat perbedaan dalam teknis implementasi sistem yang diterapkan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan studi komparatif terhadap kedua sistem BRT pada TransJakarta dan TransJogja dengan menganalisis keterkaitan antara aspek BRT system level dan performa operasional layanan dengan jumlah penumpang BRT. Metode dengan pendekatan studi kualitatif dilakukan untuk mengetahui bagaimana aspek BRT system level dan performa BRT dapat berkontribusi terhadap tingkat ridership BRT. Perbandingan kondisi eksisting layanan kedua BRT berdasarkan beberapa parameter teknis dan operasional digunakan sebagai dasar analisis dalam studi ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa adanya dukungan kebijakan pemerintah, keberadaan sistem angkutan umum massal lain, serta integrasi antar moda menjadi aspek yang dapat meningkatkan jumlah penumpang BRT.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".