Analisis Tingkat Kerusakan Perkerasan Jalan Lentur Menggunakan Metode Bina Marga dan Aplikasi Roadlab Pro
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
<ns2:p>Kerusakan jalan menjadi masalah yang sering kali terjadi, terkhusus infrastruktur jalan di Kabupaten Bengkalis dari total panjang jalan yang mencapai 1.311,961 km, lebih dari 629 km diantaranya mengalami kerusakan ringan hingga berat, terutama pada jalan lentur yang memiliki umur layanan dan daya dukung terbatas, permasalahan sering kali terjadi akibat beban lalu lintas, perubahan cuaca, serta umur layanan jalan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap tingkat kerusakan jalan. Metode yang digunakan adalah metode Bina Marga 1990, Surface Distress Index (SDI), Road Condition Survey (RCS), Road Condition Index (RCI), dan International Roughness Index (IRI), dan Aplikasi Roadlab Pro. Berdasarkan data hasil metode Bina Marga 1990, nilai kondisi jalan ˃7 terdapat 284 STA perlu dilakukan pemograman pemeliharaan rutin, nilai kondisi jalan 4 – 6 terdapat 16 STA perlu dilakukan pemograman pemeliharaan berkala. Hasil pengaplikasian RoadLab Pro memiliki nilai RCI rata-rata sebesar 8,49 dan survei manual di lapangan nilai RCI rata-rata sebesar 7,11. Perbandingan selisih nilai yang cukup signifikan penggunaan aplikasi RoadLab Pro dapat membantu mempercepat penilaian kekasaran jalan, akurasinya belum sepenuhnya konsisten. Selisih nilai dengan survei manual menunjukkan aplikasi ini sebaiknya digunakan sebagai alat pendukung</ns2:p>
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 it