KAJIAN GEOMETRIK SIMPANG EMPAT BANDAR JAYA TERKAIT DENGAN PENGOPERASIAN LAMPU LALU LINTAS (TRAFFIC LIGHT)/ALAT PEMBERI ISYARAT LALU LINTAS (APILL)
Bibliographic record
Abstract
Salah satu permasalahan sistem transportasi yang masih dihadapi oleh Kabupaten Lampung Tengah, antara lain kondisi geometrik persimpangan jalan yang belum memenuhi spesifikasi teknis persimpangan, sehingga terjadi tundaan lalu lintas yang dapat mengakibatkan kemacetan. Salah satunya adalah di Kawasan CBD Bandar Jaya. Bandar Jaya merupakan sebuah wilayah dengan karakteristik menyerupai sebuah daerah/Kota kecil, Bandar Jaya merupakan ibukota Kecamatan Terbanggi Besar, Kabupaten Lampung Tengah, Propinsi Lampung, Indonesia. Kota Bandar Jaya posisinya strategis dan menjadi daerah transit paling ramai yang dilintasi oleh pengguna jalan baik yang masuk maupun keluar pulau Sumatera, selain itu Bandar Jaya juga menjadi pusat kegiatan Niaga terbesar di Kabupaten Lampung Tengah. Di Bandar Jaya terdapat dua pusat perbelanjaan, yaitu Plaza Bandar Jaya dan Chandra Superstore Bandar Jaya. Di sini juga terdapat masjid termegah di Kota Bandar Jaya, yaitu Masjid Agung Istiqlal Bandar Jaya. Masjid ini menjadi pusat peribadatan di Bandar Jaya sekaligus sebagai tempat singgah para musafir. Sehingga cukup Pantas bila Bandar Jaya disebut sebagai Daerah Pusat Kegiatan Niaga di Kabupaten Lampung Tengah / Central Bussines Distric. Wilayah Kajian Geometrik Persimpangan Jalan ini adalah di Bandar Jaya tepatnya pada simpang empat Polsek Terbanggi Besar. Simpang ini merupakan Ruas Jalan Negara yang juga menghubungkan akses jalan menuju Bandar Jaya Barat dan Bandar Jaya Timur. Kondisi Simpang saat ini dipisahkan dengan median jalan berupa Road Barier sehingga fungsi Simpang empat kurang optimal terlebih belum diatur dengan Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APILL) ataupun Lampu Lalu Lintas (Traffic Light).
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.009 |
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".