ANALISIS BIAYA KEMACETAN LALU LINTAS BERDASARKAN V/C RATIO (Studi Kasus: Rute Kabupaten Cilacap – Kabupaten Bandung)
Bibliographic record
Abstract
Rute perjalanan dari Kabupaten Cilacap ke Kabupaten Bandung yang melalui Jl. Tegal-Cilacap hingga Jl. Raya Cileunyi yang tergolong jalan luar kota memiliki volume lalu lintas yang cukup tinggi pada beberapa segmen karena memegang peran utama dalam menunjang pergerakan masyarakat. Tingginya arus lalu lintas dan adanya aktivitas sisi jalan pada beberapa segmen menyebabkan arus lalu lintas yang tidak lancar yang kemudian menyebabkan penurunan kecepatan kendaraan. Hal tersebut dapat menyebabkan arus lalu lintas tersendat dan mendorong terjadinya kemacetan. Hal ini kemudian memberikan pengaruh terhadap pengeluaran pengendara karena biaya operasional kendaraan dan nilai waktu perjalanan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung biaya kemacetan lalu lintas di sepanjang rute Kabupaten Cilacap hingga Kabupaten Bandung yang dapat diestimasikan oleh peningkatan biaya operasional kendaraan dan kerugian waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa biaya kemacetan pada rute perjalanan Kabupaten Bandung ke Kabupaten Cilacap sebesar Rp. 256.087.725/jam puncak. Sehingga dapat diperoleh biaya kemacetan rata-rata sebesar Rp. 1.219.552/km. Persentase biaya kemacetan menurut jenis kendaraan terdiri atas Kendaraan Ringan sebesar 66%, Kendaraan Berat 2 As sebesar 23%, dan Kendaraan Berat 3 As sebesar 11%. Hubungan derajat kejenuhan (VCR) dan biaya kemacetan lalu lintas dengan koefisien determinasi 0,897 berupa fungsi eksponensial dengan biaya kemacetan Y = 26.363e4,9665x dan x sebagai VCR.
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 | 0.002 | 0.002 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".