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Enregistrement W4415780533 · doi:10.24929/ft.v13i2.3574

PERENCANAAN PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI KANTOR KPU KABUPATEN BADUNG

2025· article· W4415780533 sur OpenAlexaff
I Gusti Ayu Dina Pramesti, I Wayan Jawat, I Gusti Agung Putu Eryani

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah MITSU (Media Informasi Teknik Sipil Universitas Wiraraja) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformatics engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perencanaan pelaksanaan proyek konstruksi merupakan tahapan penting yang bertujuan untuk mengoptimalkan waktu, biaya, dan mutu pekerjaan. Dalam proyek pembangunan Gedung Kantor KPU Kabupaten Badung, perencanaan pelaksanaan menjadi sangat krusial mengingat lokasi proyek yang berada di kawasan padat permukiman, sehingga diperlukan metode pelaksanaan yang tepat dan efisien. Permasalahan yang dihadapi adalah bagaimana menyusun jadwal pelaksanaan, menghitung kebutuhan sumber daya, serta merencanakan biaya secara sistematis agar proyek dapat berjalan sesuai rencana. Penelitian ini menggunakan metode Precedence Diagram Method (PDM) untuk menyusun penjadwalan proyek dan Microsoft Project sebagai alat bantu visualisasi. Selain itu, dilakukan analisis kebutuhan sumber daya manusia, bahan, dan alat serta penyusunan Rencana Biaya Pelaksanaan (RBP) dan Rencana Anggaran Biaya (RAB). Hasil penelitian menunjukkan bahwa perencanaan pelaksanaan dengan metode PDM menghasilkan jadwal proyek yang terstruktur dan efisien. Total biaya yang diperoleh dari hasil analisis RBP adalah sebesar Rp 4,159,270,327.34, sedangkan RAB mencapai Rp 4,623,397,141.26, dengan selisih biaya sebesar Rp 464,126,813.93. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan perencanaan pelaksanaan proyek konstruksi bangunan serupa, khususnya dalam konteks penggunaan metode PDM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,010

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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