ANALISIS KINERJA ZONA SELAMAT SEKOLAH (ZoSS) DI KOTA SUMBAWA
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Indonesia menerapkan suatu program yang diberi nama Zona Selamat Sekolah (ZoSS) sebagai salah satu instrumen untuk mengurangi kecepatan kendaraan serta mengantisipasi perilaku anak sekolah yang tidak bisa direncanakan sehingga memicu kecelakaan lalu lintas. Banyak sekolah di kota-kota besar khususnya kota Sumbawa berada di dekat area jalan raya dengan kesadaran pengemudi yang masih kurang sehingga masih banyak pengemudi yang melaju dengan kecepatan tinggi. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis kinerja ZoSS di kota Sumbawa dan akan di mulai dengan survei kelengkapan ZoSS, geometri jalan, hambatan samping, arus bebas untuk menentukan tingkat pelayanan ruas jalan yang terdapat ZoSS, volume kendaraan, kecepatan/spot speed dan perilaku penyeberang. Analisa data menggunakan pedoman MKJI 1997 dan Statistik Distribusi Normal (Uji Z) yang mangacu pada Peraturan Dirjen HubDat No. SK 3236/AJ 403/DRDJ/2006. Berdasarkan hasil analisis dari kelengkapan fasilitas ZoSS di dua lokasi belum memenuhi standar. Hasil kecepatan/spot speed yang di dapat pada dua lokasi yaitu, jalan Hasanudin sebesar 29,78 km/jam di pagi hari dan 37,49 km/jam di siang hari sedangkan untuk jalan Dr. Wahidins sebesar 33,19 di pagi hari dan 38,95 di siang hari. Kecepatan/spot speed di dua lokasi masih melebihi batas kecepatan yang dimana batas kecepatan untuk tipe ZoSS UD 20 adalah 20 km/jam, sedangkan untuk hasil analisis Uji Z perilaku penyeberang di dua lokasi sudah selamat dan aman dengan tingkat kesalahan 5%.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".