KEDISIPLINAN BERLALU LINTAS DAN IMPLIKASINYA TERHADAP TRANSPORTASI BERKELANJUTAN DI PEKANBARU
Bibliographic record
Abstract
Pertumbuhan kendaraan bermotor di Kota Pekanbaru telah menimbulkan beberapa permasalahan transportasi terutama meningkatnya angka pelanggaran lalu lintas yang berdampak pada keberlanjutan sistem transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kedisiplinan berlalu lintas masyarakat Kota Pekanbaru dan menganalisis implikasinya terhadap perencanaan transportasi berkelanjutan. Ruang lingkup penelitian meliputi evaluasi perilaku pengguna jalan dalam konteks pengetahuan peraturan lalu lintas, kepatuhan, keselamatan kendaraan dan aspek emosional saat berkendara. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan deduktif dengan menggunakan analisis deskriptif kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada 350 responden yang tersebar di 15 kecamatan di Kota Pekanbaru. Pemilihan responden dilakukan dengan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun tingkat pengetahuan masyarakat terhadap peraturan lalu lintas tergolong (82%), masih terdapat kesenjangan yang cukup signifikan antara pengetahuan dan praktik di lapangan. Sebanyak 17,71% responden masih berbelok tanpa menyalakan lampu sein dan 5,43% berkendara secara zig-zag. Selain itu, sebanyak 44% mengaku mudah terpancing emosi saat berkendara. Temuan ini menunjukkan urgensi untuk lebih banyak melakukan pendidikan berlalu lintas, perbaikan infrastruktur berbasis spasial, dan mengintegrasikan perilaku lalu lintas ke dalam dokumen perencanaan seperti RITK dan RDTR. Oleh karena itu, perencanaan transportasi berkelanjutan harus mempertimbangkan pendekatan yang berbasis perilaku, seperti pendidikan lalu lintas yang adaptif, penerapan zona tertib berbasis spasial, dan integrasi desain jalan dengan karakteristik pengguna.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".