ANALISIS RISIKO MANAJEMEN DAN PELAKSANAAN PADA PROYEK PENINGKATAN JARINGAN IRIGASI BENDUNG CARINGIN CISOLOK
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of improving the irrigation network of the Caringin Cisolok Dam in Sukabumi Regency has a very complex level of implementation risk, because this weir has been built since 2016 and the construction was not continued due to the high level of risk faced during the implementation process. This study aims to obtain risk factors that affect the cost and time during the implementation process, risk factors will be made a risk response that must be carried out in order to minimize these risk factors and to improve the quality of achieving the final results of the work. At this research stage, identification of risk factors, analysis of risk factors and mitigation of risk factors on the Caringin Cisolok Dam project, Sukabumi Regency was carried out. The analytical method that will be used is the Saverity Index method, this concept is used to determine the value of Probability and Impact. The probability and impact values will be combined to produce the relevant risk variables. The collected data will be analyzed in the following stages: Risk identification, risk factor assessment and risk response. The results of this study indicate that the risk factor that has the greatest probability and impact is the risk factor value of evasive channel work with a risk factor value of 0.95.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».