Strategi Pengelolaan Jalan Kolektor Berdasarkan Kondisi Fungsional Jalan Dengan Menggunakan Quantunm Geographic Information System (QGIS)
Bibliographic record
Abstract
Kerusakan jalan secara umum merupakan keadaan bangunan jalan yang tidak berfungsi,seperti segi teknis manfaat,keselamatan.Kerusakan jalan salah satu faktor menyebabkan kemacetan dan kecelakaan di berbagai ruas jalan.Penelitian ini menentukan tingkat kerusakan jalan berdasarkan kondisi fungsional jalan serta strategi pengelolaan jalan kolektor berdasarakan fungsional jalan dengan ini perlu adanya system infomasi geografis yang actual dalam penentuan titik-titik kerusakan pada jalan kolektor. \nHasil penelitian ini menunjukkan tingkat kerusakan jalan pada kecamatan Maulafa Kota Kupang dari 17 ruas yang ada pada daerah tersebut memiliki 6 ruas jalan tingkat kerusakan jalan berdasarkan hasil analisa menggunakan surface distress index (SDI) pada kecamatan jalan mengalami kerusakan yaitu Jln.Amabi, Ruas 3 Jln .H.R.Koroh, Jln Oe’ekam, Ruas 2 Jln Adisucipto, Ruas 3 Jln Adisucipto, Ruas 4 Jln Adisucipto.Pada ruas jalan yang tidak mengalami kerusakan memiliki 11 ruas jalan pada kecamatan Maulafa yaitu Jln Hti Maulafa, Jln Soeharto, Ruas 1 Jln H.R.Koroh, Jln Btn Kolhua, Jln Fetor Funay, Ruas 1 Jln Fetor Funay, Ruas 2 Jln Fetor Funay, Jln Bougenvile, Jln Taebenu dan Ruas 1 Jln Adisucipto. \nPenelitian ini menggunakan Quantum Geographic Information Sistem (QGIS) agar masyrakat dapat mengetahui titik penyebaran dan informasi keadaan jalan, serta strategi yang digunakan pada kondisi kerusakan jalan pada daerah kecamatam Maulafa Kota Kupang.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".