Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Perencanaan anggaran biaya proyek sangat mutlak dibutuhkan agar proyek yang akan dibangun tidak boros dan sesuai dengan dana yang tersedia. Dahulu pekerjaan menghitung RAB dilakukan secara manual. Satuan harga biaya dan upah dikalikan dengan volume pekerjaan terpakai. Mengerjakan perhitungan RAB secara manual memiliki dua kekurangan utama, yaitu lamban dan memiliki resiko kesalahan yang sangat tinggi. Dengan adanya program komputer, dikembangkan suatu aplikasi untuk menjawab berbagai kendala dalam perhitungan RAB pada umumnya.. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun program komputasi RAB untuk bangunan gedung dan tempat tinggal. Program komputasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7.0 dan database MySQL 4.0. Proses pembuatannya meliputi konsep dan perancangan program yang dibuat berdasarkan perhitungan RAB dengan metode Quantity Take-Off dan Harga Satuan untuk bangunan gedung dan rumah tinggal. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa program komputasi RAB Application yang dibuat dengan bahasa pemrograman Borland Delphi 7.0 dan database MySQL 4.0. sangat menghemat waktu dalam melakukan proses perancangan. Kata kunci: Database, Program, Proyek, RAB.
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 | 0.013 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.167 | 0.063 |
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".