Kebijakan Penataan Ruang Pedagang Kaki Lima Eks Pasar Aksara Di Kota Medan
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tata ruang pedagang kaki lima di Kota Medan serta mengetahui konsep penataan ruang pedagang kaki lima eks pajak aksara di Kota Medan dan mengetahui kebijakan pengelolaan pedagang kaki lima eks pajak aksara di Kota Medan. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data yang digunakan dalam studi ini yaitu melalui studi dokumentasi dengan mengumpulkan berbagai dokumen dari instansi terkait yang mendukung penelitian ini. Selanjutnya dilakukan wawancara kepada pengambil kebijakan serta para pedagang kaki di sekitar Jalan Aksara tepatnya di Eks Gedung Buana Plaza Medan. Teknik analisa data yang digunakan didasarkan pada analisis hasil penelitian berisi uraian tentang cara - cara analisis yang menggambarkan bagaimana suatu data dianalisis dan apa manfaat data yang terkumpul untuk dipergunakan dalam memecahkan masalah penelitian. Maka analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa perlu adanya perubahan pandangan terhadap keberadaan pedagang kaki lima, yang selama ini dianggap sebagai suatu kegiatan ekonomi lemah yang memberikan dampak negatif terhadap tata ruang kota, tetapi harus dianggap sebagai suatu proses perkembangan suatu daerah perkotaan dan memerlukan penanganan yang serius untuk meminimalkan dampak - dampak negatif yang akan ditimbulkannya. Perlu adanya ketegasan dari pemerintah terhadap penggunaan fasilitas umum, agar masyarakat pengguna fasilitas umum mendapatkan kenyamaan saat menggunakannya. Maka pengaturan penggunaan lahan oleh pedagang kaki lima menjadi sangat penting
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.010 |
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".