Analisis Kebutuhan Tulangan Kolom dan Balok pada Tribun Penonton Stadion Mini Pancing Provinsi Sumatera Utara
Notice bibliographique
Résumé
Analisa kebutuhan tulangan untuk pekerjaan kolom dan balok penting dilaksanakan untuk mengantisipasi kekurangan dan kelebihan tulangan yang akan direncanakan. Pada penelitian ini, analisis kebutuhan tulangan dilakukan pada Stadion Mini Pancing Provinsi Sumatera Utara. Dalam mengoptimalkan penggunaan besi tulangan digunakan suatu metode, salah satunya metode yang sering digunakan yaitu Bar Bending Schedule (BBS). BBS adalah suatu metode yang memuat daftar model pola-pola pemotongan besi tulangan yang berfungsi untuk mengontrol pemakaian besi tulangan dan meminimalkan sisa material dengan bantuan aplikasi Microsoft Excel. Hasil dari analisis volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional adalah 54.830,96 kg, sedangkan hasil dari analisis volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan kopler adalah 53.523,57 kg. Hasil perbandingan volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional dengan sambungan kopler adalah 2,3 %. Hasil perhitungan kebutuhan biaya penulangan kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional adalah Rp743.507.817,60 sedangkan sambungan kopler adalah Rp725.688.195,00. Oleh karena itu dapat disimpulkan sambungan kopler lebih efisien untuk digunakan dibandingkan sambungan konvensional dari segi biaya.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».