TEKNIK EVALUASI PEMELIHARAAN JALAN LINGKUNGAN KAWASAN AKADEMI MILITER MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Bibliographic record
Abstract
Jalan lingkungan merupakan jalan yang berfungsi melayani kawasan lingkungan tertentu dengan ciri perjalanan jarak dekat dan menghubungkan pusat kegiatan di dalam kawasan pemukiman. Setiap tahunnya jalan lingkungan memerlukan pemeliharaan dengan metode yang sistematis, modern, dan bersifat proaktif guna meminimalkan biaya pemeliharaan. Metode yang digunakan adalah geodatabase ArcGIS 9.2. Pengumpulan data menggunakan metode survei di lapangan merujuk pada Tata Cara Penyusunan Program Pemeliharaan Jalan. Hasil survei dimasukkan ke dalam attribute table pada ArcGIS, selanjutnya dilaksanakan penyusunan sistem manajemen basis data dalam bentuk geodatabase. Geodatabase tersebut ditampilkan dalam bentuk peta digital yang memperlihatkan kondisi jalan yang ada. Hasil dari penelitian menunjukan 21 ruas jalan lingkungan di Kawasan Akademi Militer Magelang seluruhnya termasuk dalam kategori pemeliharaan rutin dengan memperoleh nilai urut prioritas lebih dari tujuh (>7). Terdapat beberapa ruas jalan seperti zona/ruas jalan no 4, 7, 10, 11, 17 dan 18 yang mengalami penurunan kondisi jalan. Langkah pemodelan basis data kondisi jalan lingkungan menggunakan software ArcGIS 9.2 dirasakan mampu untuk memperbaiki beberapa kekurangan sistem lama. Penyusunan basis data jalan lingkungan ini juga menghasilkan data bereferensi keruangan (spasial) dan data teks (atribut) yang saling terintegrasi satu sama lain dan data dapat selalu diperbaharui dengan memasukan data baru ke dalam attribute table.
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 | 0.004 | 0.013 |
| 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 | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.011 |
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".