PEMURNIAN PASIR SILIKA MENJADI PASIR STANDAR MENGGUNAKAN EKSTRAK BELIMBING WULUH SEBAGAI LEACHING AGENT
Bibliographic record
Abstract
Penelitian pemurnian pasir silika menjadi pasir standar yang digunakan untuk pengujian semen sebagai pengganti pasir ottawa dilakukan untuk mendapat kemurnian SiO 2 > 98% dengan menggunakan pelarut ekstrak belimbing wuluh. Bahan pelarut diambil dari buah belimbing wuluh yang dihaluskan dan disaring. Penelitian dilaksanakan dengan melarutkan pasir silika menggunakan larutan ekstrak belimbing wuluh dengan variasi konsentrasi 80, 90 dan 100%, pelarutan dilakukan dengan cara dipanaskan diatas hotplate stirer pada suhu 60 o Cdiaduk dengan kecepatan putar 250 rpm selama 5 dan 6 jam. Hasil pemurnian pasir silika yang terbaik adalah pemanasan suhu 60 o C selama 6 jam dengan konsentrasi pelarut 100% dengan kadar SiO2 sebesar 98,56%. Pasir silika kemudian digunakan untuk pengujian semen dengan cara dibuat benda uji mortar bentuk kubus ukuran (50 x 50 x 50) mm, diuji kuat tekan pada umur 7 dan 28 hari. Hasi pengujian kuat tekan yang terbaik diperoleh pada umur uji 28 hari dengan nilai kuat tekan sebesar 88 kg/cm 2 . Pemurnian pasir silika menjadi pasir standar untuk pengujian semen dapat menggunakan pelarut ekstrak belimbing wuluh karena hasil SiO 2 yang didapatkan memenuhi standar ASTM C 190 dan AASHTO Method T-132 dan pelarut yang digunakan bersifat ramah lingkungan karena sisa larutan hasil pemurnian tidak merusak lingkungan.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".