Evaluasi Park and Ride Sebagai Prasarana Penunjang Angkutan Umum
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan meningkatnya kebutuhan manusia dan disertai jumlah \n \nkendaraan yang bertambah setiap harinya maka permasalahan lalu lintas tidak bisa \n \nlagi dihindarkan. Setiap permasalahan lalu lintas yang terjadi disebabkan oleh \n \nberbagai macam kondisi dan kendala yang terjadi dilapangan, salah satunya \n \nmasalah kemacetan. Penerapan konsep intermoda tentunya diperlukan untuk \n \nmenekan angka kemacetan dan meningkatkan peran angkutan umum. Salah satu \n \nbentuk upaya pemerintah yaitu dengan menerapkan konsep Park and ride (parkir \n \ndan melaju). Penyediaan fasilitas park and ride oleh pemerintah DIY bertujuan \n \nuntuk menarik perhatian pengguna kendaraan pribadi agar beralih ke angkutan \n \numum seperti Trans-Jogja. Namun pada kenyataannya fasilitas park and ride tidak \n \ndidukung dengan penyediaan fasilitas yang menunjang, oleh karena itu dilakukan \n \nevaluasi untuk mengetahui kekurangan yang terdapat pada park and ride terminal \n \nPrambanan dan taman parkir Ngabean. \n \nEvaluasi ini dilakukan berdasarkan Park and Ride Regulation United State \n \ndan Canada, setelah evaluasi ini dilakukan maka akan diketahui prospek \n \npengembangan park and ride kedepannya. Ada lima variabel yang digunakan \n \ndalam penelitian ini yaitu kriteria lokasi parkir, kriteria fasilitas parkir, kriteria \n \nfasilitas penunjang, kriteria fasilitas security and safety, pengoperasian dan \n \naksesibilitas. Setelah penelitian ini dilakukan, adapun beberapa kekurangan yang \n \ndimiliki oleh fasilitas park and ride ini adalah penambahan penyediaan lahan parkir \n \nmobil, penyediaan rambu parkir, penyediaan informasi jadwal keberangkatan bus \n \ntransjogja, penyediaan alat-alat kebersihan dan perkerasan, pengakftifan kembali \n \npos petugas dan loker bagi para penumpang, penyediaan pengunci bagi setiap jenis \n \nkendaraan, penambahan pintu otomatis dan penyediaan tenaga kerja atau karyawan.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.010 |
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".