KAJIAN PEMANFAATAN MATRAS BAMBU PADA PERBAIKAN NILAI CALIFORNIA BEARING RATIO (CBR) TANAH LEMPUNG
Bibliographic record
Abstract
Tanah lempung memiliki daya dukung, stabilitas, dan nilai CBR (California Bearing Ratio) yang rendah. Tanah dasar dengan CBR rendah perlu perkuatan untuk memperbaiki sifat mekanis dan meningkatkan daya dukung ketika pelaksanaan pemadatan dan penghamparan tanah dengan alat berat dan saat beban kendaraan bekerja di atas permukaan jalan. Material bambu berpotensi digunakan sebagai perkuatan tanah lempung. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh perkuatan matras bambu tipe anyam dan nir-anyam dan pengaruh jumlah lapis perkuatan terhadap nilai CBR. Perkuatan matras bambu dibedakan tipe anyam dan nir-anyam sebanyak 3 dan 5 lapis dengan jumlah pukulan pada benda uji CBR sebanyak 25 dan 56 pukulan. Uji CBR dilakukan pada lempung tanpa perkuatan dan dengan perkuatan. Nilai CBR tanah yang diperkuat matras bambu nir-anyam didapatkan sebesar 4,4-5,06%, sedangkan nilai CBR untuk tanah dengan perkuatan matras bambu anyam sebesar 4,56-5,30%. Susunan matras bambu tipe anyam lebih rapat dan terikat satu sama lain, sehingga lebih kokoh dan stabil dalam menerima beban. Jumlah lapis perkuatan dengan spasi vertikal yang lebih rapat menghasilkan nilai CBR yang lebih tinggi dari jumlah lapis perkuatan yang lebih sedikit. Spasi vertikal yang lebih rapat dapat memperluas bidang kontak tekanan, sehingga beban yang dapat dipikul semakin tinggi. Matras bambu tipe anyam dengan jumlah lapis lebih banyak didapatkan memiliki kinerja yang baik dalam meningkatkan nilai CBR tanah dasar untuk konstruksi jalan.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".