ANALISIS DAMPAK LALU LINTAS AKIBAT DISRUPSI PADA SAAT ACARA BESAR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL SIMULASI MIKRO
Bibliographic record
Abstract
Makalah ini membahas kinerja lalu lintas pada kondisi terdapat acara besar dan kejadian disrupsi pada jaringan jalan. Lalu lintas pada jaringan jalan dimodelkan dengan berbasiskan model simulasi mikro dengan mengonsiderasikan kondisi tanpa adanya disrupsi, saat terjadi disrupsi, serta kondisi disrupsi dengan adanya skema mitigasi. Simulasi yang digunakan pada makalah ini dapat memodelkan perilaku berkendara pada level mikro (per kendaraan) sehingga dapat digunakan untuk menyimulasikan interaksi antarkendaraan serta kinerja lalu lintas dalam merespon perubahan kapasitas jalan akibat disrupsi. Model diujicobakan pada jaringan jalan yang mengadakan acara besar keolahragaan dengan potensi terjadi kejadian bencana alam. Arus lalu lintas diestimasi dengan didasarkan informasi penyelenggaraan yang sebelumnya pernah berlangsung. Hasil pemodelan simulasi mikro menunjukkan bahwa skenario disrupsi dapat menurunkan kinerja jaringan jalan hingga 43% dengan tundaan total dapat naik hingga lima kalinya. Sementara itu, skema mitigasi untuk mengurangi potensi disrupsi memiliki peran untuk menjaga performa lalu lintas tetap baik. Kerangka kerja pada makalah ini berpotensi digunakan menilai dampak kejadian disrupsi terhadap lalu lintas saat acara besar. Selain itu, alternatif penanganan dapat dievaluasi menggunakan kerangka kerja dalam makalah ini.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".