Perkiraan Tarikan Pergerakan Kendaraan Logistik Menuju ke Pulau Seram di Provinsi Maluku
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
Transportasi logistik hingga kini masih menjadi masalah serius, terutama di wilayah kepulauan seperti Provinsi Maluku. Hal itu dapat tergambar dari tingginya harga barang akibat dari tingginya biaya logistik. Oleh sebab itu diperlukan dukungan informasi tentang besaran tarikan pergerakan kendaraan sebagai dasar penataan sistem transportasi logistik. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan sistem logistik dan memodelkan tarikan pergerakan kendaraan logistik menuju ke Pulau Seram di Provinsi Maluku. Variabel yang dimodelkan adalah jumlah penduduk (X1) dan luas wilayah (X2). Data dikumpulkan dengan metode wawancara terhadap 120 distributor. Hasil penelitian menemukan sistem logistik di wilayah Provinsi Maluku terdiri dari koridor utara yang berpusat di Kota Ambon dan koridor selatan dengan sistem multiport (Tiakur, Saumlaki dan Tual). Pada jalur distribusi ke pulau Seram, terdapat 7 zona tarikan, dominan menuju ke zona Masohi dan Bula. Hasil pemodelan menunjukkan variabel jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap tarikan pergerakan. Sedangkan variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan. Model yang dihasilkan yaitu Yke P.Seram = -14,92491 + 0,0009809 Xjum.pend – 0,0003799 Xluas wil. Model tersebut memperkirakan setiap penambahan 20.000 penduduk, akan menarik 5 kendaraan logistik per hari. Temuan ini bermanfaat sebagai dasar penataan sistem transportasi logistik di wilayah Provinsi Maluku.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.006 |
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