ANALISA DAYA DUKUNG PONDASI DENGAN METODA SPT, CPT, DAN MEYERHOF PADA LOKASI RENCANA KONSTRUKSI PLTU NAGAN RAYA PROVINSI ACEH
Bibliographic record
Abstract
Tulisan ini melaporkan dan membahas hasil analisa lapisan tanah dari pengeboran pada lokasi rencana Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) berlokasi di Nagan Raya Provinsi Aceh. Analisa lapisan tanah didasarkan pada bor log profile saat pengeboran dilaksanakan dengan mesin bor dalam. Analisa daya dukung lapisan tanah didasarkan pada perhitungan dengan menggunakan data SPT, data CPT, dan data laboratorium menurut metode Meyerhof. Hasil analisa lapisan menunjukkan bahwa pada lokasi tiga titik pengeboran, terdapat lapisan pasir lanauan kerikilan sampai kedalaman 16 m dengan SPT Navrg 28, kemudian dari 16 m sampai 25 m terdapat lapisan lempung lanauan konsistensi sedang dengan Navrg 11 dan di kedalaman 25 m sampai 40 m dijumpai lapisan keras sangat padat batu lanau lempungan berkerikil dengan Navrg >70. Hasil perhitungan dan analisa daya dukung lapisan tanah menunjukkan besaran yang tidak jauh berbeda antara hitungan dengan data SPT, CPT, dan dengan data Lab metode Meyerhof. Perbedaan besaran daya dukung antar metode tersebut berada pada kisaran 2% sampai 8%. Berdasarkan kondisi log profile lapisan dan analisa daya dukung lapisan, maka penggunaan pondasi dangkal tapak dapat menjadi pilihan yang tepat karena lapisan pendukung yang baik dapat dijumpai pada kedalaman (elevasi) yang dangkal dari permukaan tanah dan metode SPT lebih baik digunakan dari pada metode daya dukung yang lain.Kata kunci: bor log, analisa lapisan , daya dukung
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".