OPTIMALISASI WAKTU DAN BIAYA DENGAN LINEAR SCHEDULING METHOD PADA PROYEK PEMBANGUNAN GEDUNG ARSIP DINAS PEKERJAAN UMUM KALIMANTAN TENGAH DI PALANGKA RAYA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Linier Scheduling Method (LSM) adalah metode penjadualan yang khusus dipergunakan untuk proyek repetitif, tetapi sejauh mana penggunaan Linier Scheduling Method (LSM) pada pembangunan gedung bertingkat dan seberapa pengaruhnya. Dalam penelitian ini telah dicoba dengan menggunakan Linier Scheduling Method (LSM) tetapi tidak ada dampaknya pada pembangunan gedung bertingkat sedikit. Dapat diyakini untuk pembangunan gedung bertingkat banyak manfaat dari Linier Scheduling Method (LSM) sangat banyak. Setelah menggunakan Linier Scheduling Method (LSM), terbukti tidak perlu dilakukan dan oleh karena itu dilakukan cara biasa. Untuk menganalisis waktu dibutuhkan biaya sebesar Rp. 3.804.319.821,36 dengan waktu normal 207 hari kalender dengan orang-hari (man-days) 9 (2x12 OH). Biaya yang dibutuhkan tetap sebesar Rp. 3.804.319.821,36 dengan waktu percepatan 175 hari kalender. Biaya yang dibutuhkan dengan biaya lembur dalam 30 hari (1 bulan) sebesar Rp. 71.280.000,00 sehingga biaya total naik sebesar Rp. 3.875.599.821,36 dengan waktu percepatan 145 hari kalender dengan orang-hari (man-days) 9 (2x12 OH). Proyek repetitif yang ditinjau adalah proyek dengan jenis yang sama, yaitu gedung bertingkat banyak. Dari masing – masing kegiatan tersebut dihitung berapa durasi proyek yang bisa dipercepat dengan memakai Linier Scheduling Method (LSM) sebagaimana yang telah disebutkan. Metode percepatan durasi dengan Linier Scheduling Method (LSM) bisa menguntungkan untuk dilakukan, dan layak untuk diterapkan apabila metode percepatan tidak bisa dilakukan.Kata Kunci : Percepatan waktu, optimalisasi.
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.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 it