PEMANFAATAN AMPAS TEBU SEBAGAI BAHAN PENGISI LEMBARAN SERAT SEMEN DALAM KAITANNYA TERHADAP MUTU
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ampas tebu dapatdimanfaatkan sebagai bahan pengisi dalam pembuatan lembaran seratsemen sehingga nantinya kuat lentur lembaran serat semen ampas tebumemenuhi standar kuat lentur SNI 15-0233-1989 (kuat lentur dan cara ujilembaran serat semen). Penelitian ini dilakukan di laboratorium Bio Kompositdan laboratorium Keteknikan Kayu Fakultas Kehutanan Institut PertanianBogor (PPB). Waktu pelaksanaan penelitian selama ± 3 bulan, dari bulanFebruari sampai dengan Mei 2007.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimentalyang pelaksanaannya dilakukan di laboratorium. Populasi penelitian iniadalah lembaran serat semen yang menggunakan campuran 1 semen : 2tepung batu : faktor air semen (fas) 0,9 : ampas tebu dengan persentase 5%,dan 10% terhadap berat semen, jumlah masing-masing perlakuan sebanyak15 buah, total populasi 435 buah. Sampel yang diambil sebanyak 12 buahuntuk pengujian ukuran dan sifat-sifat physis melalui teknik acak secerhana.Pengajuan persyaratan analisis data dengan pengujian normalitasmenggunakan uji Liliefors pada taraf signifikan = 0,01 sehingga databerdistribusi normal dan pengujian hipotesis menggunakan uji T pihak kiridan pihak kanan dengan taraf signifikansi = 0,01 dan dk = n – 1.Hasil dari penelitian ini adalah ampas tebu tidak dapat dimanfaatkan sebagaibahan pengisi lembaran serat semen sebab beberapa perlakuan yangdicobakan belum memenuhi standar kuat lentur yang disyaratkan SNI 15-0233-1989 (kuat lentur dan cara uji lembaran serat semen), terutama nilaikuat lentur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».