Konfigurasi Ruang Jaringan Jalur Pejalan Kaki di Sekitar Stasiun Rawa Buntu Kota Tangerang Selatan dengan Analisis Space Syntax
Bibliographic record
Abstract
Abstrak. Penelitian ini menganalisis tingkat konektivitas dan aksesibilitas jalur pejalan kaki di sekitar Stasiun Rawa Buntu dengan menggunakan metode space syntax. Fokus utama dari studi ini adalah pada pergerakan pejalan kaki menuju dan dari stasiun sebagai titik sentral. Infrastruktur jalur pejalan kaki yang efektif menjadi krusial untuk mendukung konektivitas dan aksesibilitas di kawasan perkotaan yang padat. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sejauh mana jalur pejalan kaki di sekitar stasiun terhubung dengan baik dan membentuk jaringan yang memfasilitasi pergerakan menuju stasiun. Melalui analisis space syntax, dilakukan perhitungan "degree of choice" dan "degree of integration" pada radius pendek (400 meter) dan menengah (800 meter). Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa ruas jalan di sekitar Stasiun Rawa Buntu memiliki konektivitas dan aksesibilitas yang kurang baik, terutama pada segmen-segmen jalan yang mengelilingi stasiun. Selain itu, meskipun beberapa perumahan di sekitar stasiun memiliki konektivitas yang baik, keberadaan Stasiun Rawa Buntu sendiri tidak berada pada segmen jalan dengan konfigurasi ruang yang memadai, sehingga mengurangi kemudahan akses bagi pejalan kaki. Studi ini menekankan pentingnya mempertimbangkan konfigurasi ruang dalam perencanaan infrastruktur untuk meningkatkan aksesibilitas dan kenyamanan pejalan kaki.Kata Kunci: jaringan jalur pejalan kaki, konektivitas, aksesibilitas, space syntax, Stasiun Rawa Buntu.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.007 |
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".