OPTIMASI TEMPERATUR DAN KONSENTRASI NaOH PADA PEMBUATAN KARBOL DARI MINYAK JELANTAH
Notice bibliographique
Résumé
Karbol adalah cairan pembersih non-detergenik (tidak mengandung deterjen) dan desinfektan yang memiliki wangi tertentu. Pada proses pembuatan karbol dari minyak jelantah, digunakan metode pemanasan untuk pembuatannya. Adapun tahapan penelitian ini dimulai dari preparasi bahan pembuatan, penjernihan awal bahan pembuatan, analisa warna, analisa koefisien fenol, analisa pH, dan analisa stabilitas pada air sadah. Berdasarkan hasil analisa yang paling optimum didapat pada karbol minyak jelantah dengan pemasakan di temperatur 90 °C. Pada konsentrasi NaOH 10 % nilai yang didapat pH = 7, koefisien fenol = 2,22, warna = coklat, stabilitas emulsi pada air sadah = stabil. Pada konsentrasi NaOH 20 % nilai yang didapat pH = 9, koefisien fenol = 2,22, warna = coklat, stabilitas emulsi pada air sadah = stabil. Pada konsentrasi NaOH 30 % nilai yang didapat pH = 10, koefisien fenol = 2,77, warna = coklat, stabilitas emulsi pada air sadah = stabil. Pada konsentrasi NaOH 40 % nilai yang didapat pH = 11, koefisien fenol = 2,77, warna = coklat, stabilitas emulsi pada air sadah = stabil. Hasil yang diperoleh sesuai dengan BSN (SNI-06-1842-1995).
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».