PENGARUH PENINGKATAN KUALITAS SERAT RESAM TERHADAP KEKUATAN TARIK, FLEXURE DAN IMPACT PADA MATRIKS POLYESTER SEBAGAI BAHAN PEMBUATAN DASHBOARD MOBIL
Bibliographic record
Abstract
Tanaman resam (dicranopteris linearis) merupakan pakis hutan yang hidup di perkebunan karet dan tumbuh hampir diseluruh provinsi di Indonesia. Tumbuhan ini menjalar dan memiliki panjang kurang lebih 7 meter. Penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti lain menunjukkan bahwa penggunaan serat alam sebagai bahan komposit dapat ditingkatkan dengan NaOH. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapat bahan komposit baru, hasil dari perlakuan kimia dengan larutan NaOH terhadap serat resam. Tahapan proses penelitian ini yaitu pembuatan sampel uji, pengujian mekanik dan analisis data. Bahan-bahan untuk pembuatan sampel diantaranya adalah serat, resin Yukalac 157 BQTN-EX, MEKPO sebagai hardener, 5% NaOH dan wax glasses sebagai pencegah menempelnya resin ke cetakan. Benda uji dibuat dengan cara mencampurkan secara acak serat ke resin. Sebelumnya serat sudah dibuat tiga ukuran panjang yaitu: 20 mm, 40 mm, dan 60 mm. Ukuran benda uji dibuat berdasarkan standar uji tarik (ASTM D 638), uji flexure (ASTM D 790) dan uji impact (ISO-179). Nilai paling tinggi uji tarik 30,750 MPa, modulus elastisitasnya 9400 MPa. Nilai maksimum tegangan flexure 138 MPa dan nilai paling tinggi uji impact adalah 54,14 kJ/m2. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil uji tarik, uji flexure dan uji impact sudah memenuhi standar plastic yang digunakan dashboard mobil.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".