Sifat Mekanik Bata Ringan Geopolimer Berdasarkan Rasio Si/AL
Bibliographic record
Abstract
Pemanfaatan fly ash atau abu terbang masih minim diterapkan di Indonesia. Persentase pemanfaatan fly ash hanya 10-12% dengan 73% di Pulau Jawa dan 27% di pulau lainnya, maka akan terjadi penumpukan fly ash hingga 10,4 juta-ton per tahun pada tahun 2027. Fly ash yang melimpah dapat dimanfaatkan dengan menjadikan komposisi utama bata ringan sebagai pengganti semen yang disebut bata ringan geopolimer. Fly ash yang digunakan adalah kelas F dengan pengujian mekanik berdasarkan rasio Si/Al. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kadar aktivator terhadap pengujian mekanik yang terdiri dari kuat tekan, kuat tarik belah, dan modulus runtuh sehingga didapatkan sifat mekanik bata ringan geopolimer. Semakin tinggi kandungan kadar aktivator, menyebabkan rasio Si/Al semakin besar. Rasio pada kadar aktivator 35, 40, dan 45% adalah 2,42; 2,45; dan 2,48. Selisih antara kuat tarik belah terhadap kuat tekan untuk kadar aktivator 35% adalah 6,45%; 40% adalah 5,94%; dan 45% adalah 6,04% sehingga termasuk dalam bata ringan bermutu tinggi. Kadar aktivator berpengaruh secara signifikan terhadap kuat tekan, kuat tarik belah, dan modulus runtuh. Pada rasio Si/Al yang lebih rendah menyebabkan kuat tekan, kuat tarik belah, dan modulus runtuh yang didapatkan lebih tinggi dan lebih baik.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".