UJI EKSPERIMEN STABILISASI TANAH DASAR DENGAN SEMEN PADA RUAS JALAN MALAWILI DISTRIK AIMAS KABUPATEN SORONG
Bibliographic record
Abstract
Kerusakan pada konstruksi perkerasan jalan disebabkan oleh banyak faktor. Selain beban-beban kendaraan, kondisi tanah dasar yang kurang baik juga mempunyai pengaruh terhadap kerusakan yang terjadi. Beberapa ruas jalan di Kabupaten Sorong mengalami kerusakan dan hal ini perlu dicari alternatif solusinya. Salah satunya adalah di ruas jalan yang berada pada wilayah Distrik Aimas Kabupaten Sorong Propinsi Papua Barat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat fisik dan teknis tanah dasar di ruas jalan Distrik Aimas Kabupaten Sorong sebelum dan sesudah distabilisasi dengan semen serta pengaruhnya terhadap nilai CBR. Alternatif stabilisasi tanah dasar dengan semen merupakan salah satu solusi dalam upaya peningkatan kualitas tanah dasar untuk konstruksi perkerasan pada ruas jalan di Kabupaten Sorong. Pengujian stabilisasi tanah ini menggunakan semen sebagai bahan stabilisasi. Semen yang digunakan adalah 7%. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai CBR, dan kepadatan standar naik dengan naiknya presentasi semen didalam tanah. Pada kadar semen tersebut terlihat adanya penurunan potensi pengembangan dan peningkatan nilai CBR yang cukup signifikan. Pada pengujian tekan bebas terlihat bahwa semakin tinggi kadar semen, nilai parameter kuat geser tanah semakin naik. Dimana nilai CBR tanah asli sebesar 1,62% terjadi peningkatan nilai CBR pada pencampuran optimum 7% semen dengan waktu pemeraman 3 hari dengan nilai CBR 3,76%. Paper ini telah dipresentasikan pada seminar nasional SNTT V FGDT PTM di Universitas Muhammadiyah Mataram tanggal 29-30 Nopember 2017. Dan telah dipublikasikan melalui prosiding SNTT V FGDT PTM dengan ISSN : 2339-028X
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".