EVALUASI KINERJA RUAS JALAN AKIBAT PARKIR PINGGIR JALAN DI JALAN VETERAN, DENPASAR UTARA, KOTA DENPASAR, BALI
Bibliographic record
Abstract
Padatnya pusat Kota Denpasar terutama di jalan Veteran memiliki permasalahan parkir yang disebabkan oleh warga yang membuka usaha dipinggir jalan yang tidak memikirkan parkir yang ada. Keberadaan on street parking sangat mempengaruhi penurunan kinerja dalam ruas jalan. Hal ini karena parkir memanfaatkan badan jalan, mengurangi lebar manfaat jalan, sehingga dapat mengurangi arus lalu lintas, dan menimbulkan gangguan pada fungsi jalan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis dampak aktivitas parkir pinggir jalan terhadap kinerja di ruas jalan dan mencari solusi manajemen parkir dalam upaya pengendalian parkir pinggir jalan terhadap kinerja ruas jalan di jalan Veteran.Pelaksanaan survei pada penelitian ini dilakukan di tiga waktu berbeda, yaitu hari kerja dan hari libur terdiri dari survei inventarisasi ruas jalan, survei volume lalu lintas, survei kecepatan rata-rata lalu lintas, survei hambatan samping. Perhitungan yang digunakan adalah Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2023.Dari hasil analisis, dilihat dari kapasitas jalan dari hari Rabu, Sabtu dan Minggu mengalami peningkatan diperhitungan yang sama yaitu dari 2684,64 smp/jam menjadi 3141,03 smp/jam. Dilihat dari kecepatan arus bebas, mengalami peningkatan pada Dengan adanya on street parking yaitu 53,89 dan Tanpa adanya On Street Parking yaitu 59,90. Dan dilihat dari derajat kejenuhan mengalami penurunan pada hari Rabu yaitu 0,82 menjadi 0,70, pada hari Sabtu dari 0,56 menjadi 0,47, dan pada hari Minggu sebesar 0,50 menjadi 0,42.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.005 |
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".