PERBANDINGAN VOLUME KEBUTUHAN MATERIAL KUDA-KUDA RANGKA ATAP BAJA TIPE PRATT, HOWE, COMPOUND FAN
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kebutuhan material baja pada kuda-kuda bentuk Pratt truss, Howe Truss, danCompound Fan Truss sehingga dapat diketahui jumlah penggunaan kebutuhan material baja terkecil. Penelitian ini akan membandingkantiga tipe kuda-kuda pada panjang bentangan 24 m. Perhitungan gaya batang pada kuda-kuda menggunakanprogram SAP 2000 yang didasarkan oleh beban mati, beban hidup, dan beban angin yang bekerja pada struktur kuda-kuda sesuai denganSNI-03-1727-1989 tentang Tata Cara Pembebanan Untuk Rumah dan Gedung. Data perhitungan gaya batang didapat, selanjutnya ditentukanjenis profil baja yang sesuai dengan besarnya gaya dan jenis batang yang berkerja yaitu batang tarik dan tekan. Perhitungan dimensi profilpada batang kuda-kuda dilakukan sesuai dengan SNI 03-1729-2002 tentang Tata Cara Perencanaan Struktur Baja Untuk BangunanGedung.Berat parameter profil di setiap batang kemudian dikalikan dengan panjangnya sehingga diketahui volume material baja yang diperlukan dalam satuan kilogram(kg). Volume seluruh batang dijumlahkan dan kemudian dibandingkan dengan bentuk kuda-kudayang lainnya.Perbandingan dilakukan untuk mendapatkan bentuk kuda-kuda yang paling sedikit menggunakan bahan material baja.Kesimpulan penelitian ini adalah pada bentang 24 m bentuk kuda-kuda Compound Fan Truss memiliki jumlah kebutuhan materialbaja terkecil yaitu sebesar 1220,51 kg. Kuda-kuda Howe Truss memiliki jumlah kebutuhan pemakaian material baja dengan nilai sebesar1870,12 kg, sedangkan kuda-kuda Bentuk Pratt Truss memiliki jumlah kebutuhan material baja terbesar pada bentang ini yaitu 2112,37 kg.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".