Analisis Kemampuan Membayar dan Kemauan Membayar Pengguna Jasa Angkutan Umum Trayek AL (Arjosari-Landungsari) Kota Malang
Bibliographic record
Abstract
Transportasi umum di Kota Malang masih menghadapi tantangan rendahnya jumlah pengguna meskipun pandemi Covid-19 telah berakhir. Penelitian ini berfokus pada analisis karakteristik pengemudi dan pengguna angkutan umum di rute AL, serta menilai kemampuan membayar (ATP) dan kesediaan membayar (WTP) pengguna. Pengumpulan data dilakukan melalui survei lapangan dengan kuesioner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua pengemudi angkutan umum di rute AL adalah laki-laki, dengan mayoritas berusia 51-65 tahun. Penghasilan harian mereka berkisar antara Rp50.000 hingga Rp100.000, dan sebagian besar memiliki pengalaman mengemudi lebih dari 20 tahun. Kendaraan yang digunakan sebagian besar berusia lebih dari 20 tahun. Dari sisi pengguna, mayoritas adalah perempuan berusia 31-50 tahun, dengan penghasilan bulanan antara Rp1.000.000 hingga Rp2.000.000. Frekuensi penggunaan angkutan umum ini sebagian besar berkisar antara 2-4 kali per minggu. Penelitian juga menemukan bahwa ATP pengguna rute AL adalah Rp4.334,43, sedangkan WTP hanya Rp4.043,01, yang berada di bawah tarif saat ini. Hal ini menunjukkan perlunya peningkatan kualitas layanan untuk menarik lebih banyak pengguna, sehingga angkutan umum dapat menjadi pilihan yang lebih menarik di Kota Malang.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".