Analisis Pemilihan Rute Angkutan Peti Kemas 20ft Dry Port Gedebage Ke Pelabuhan Patimban
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
Rencana pemerintah dalam meningkatkan perekonomian Provinsi Jawa Barat melalui pembangunan Proyek Startegis Nasional (PSN) jalan tol Cisundawu (Cileunyi - Sumedang - Dawuan) pada tahun 2021 akan memberikan akses langsung untuk pengangkutan barang-barang pertaninan, manufaktur serta jasa yang dihasilkan dari kawasan industri. Pembangunan Tol Cisundawu dapat meningkatkan konektivitas operasional seperti kemudahan dan kecepatan arus lalu lintas kendaraan angkutan barang terutama komoditas unggulan seperti seperti obat-obatan, tekstil, pakaian jadi, gumrosin, karet, alat uji, alat kesehatan, transformator, dan perhiasan logam. Penelitian ini untuk mengetahui tarif dasar transportasi jalan angkutan peti kemas 20ft dengan rute Dry Port Gedebage ke Pelabuhan Patimban. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode BOK (Biaya Operasional Kendaraan) yang dikeluarkan oleh Departemen Perhubungan RI Direktorat Jenderal Perhubungan Darat dengan Nomor: SK.687/AJ/206/DRJD/2022 dengan menganalisis tarif menggunakan tiga skenario dengan jalur berbeda dari Dry Port Gedebage menuju Pelabuhan Patimban. Tarif terendah dari Dry Port Gedebage menuju Pelabuhan Patimban adalah melalui Tol Cipularang dengan tarif Rp465/ton/km. Tarif tersebut dipengaruhi oleh Biaya Tetap dan Biaya Varibel. Pada rute Tol Cipularang menunjukkan total biayanya paling tiggi sebesar Rp3.076.458.428. dengan jarak tempuh sejauh 306 km/rit dan kecepatan rata-rata 50 km/jam, akan menghasilkan: waktu rempuh 6,12 jam/rit; jumlah perjalanan 3 rit/hari atau 1.080 rit/tahun. Parameter tersebut yang mempengaruhi tarif dasar transportasi per ton per km.
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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.001 |
| Research integrity | 0.006 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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