Strategi Manajemen Dan Rekayasa Lalu Lintas Di Ruas Jalan Jenderal Sudirman Kota Kupang Dengan Menggunakan Analisis SWOT
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
Permasalahan lalu lintas jalan raya merupakan suatu permasalahan yang kompleks. Pertumbuhan jumlah penduduk menyebabkan kebutuhan akan transportasi lalu lintas semakin meningkat. Kondisi arus lalu lintas di Jl. Jenderal Sudirman terpantau sudah mulai tidak stabil, karena adanya titik-titik rawan macet pada ruas jalan tersebut. Masalah lalu lintas disebabkan karena adanya on street parking ilegal, dan juga parkir ganda dimana kendaraan yang parkir di sebelah kendaraan yang sedang parkir pada ruas jalan. Sehingga perlu adanya manajemen dan rekayasa lalu lintas dengan mengetahui tingkat pelayanan dan kecepatan perjalanan. Semua data yang sudah diperoleh akan di analisis dengan merumuskan kekuatan dan peluang, juga kelemahan dan ancaman dalam analisis SWOT. Dari hasil survei lapangan pada ruas jalan jenderal sudirman dan analisis data menggunakan analisis SWOT, peluang dan ancaman yang dikendalikan oleh kekuatan dan kelemahan dalam matriks SWOT telah merumuskan strategi manajemen dan rekayasa lalu lintas untuk mengatasi permasalahan lalu lintas yaitu; Manajemen kapasitas, manajemen prioritas dan manajemen permintaan.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it