PENERAPAN REKAYASA NILAI (VALUE ENGINEERING) PADA PROYEK PEMBANGUNAN GORONTALO OUTER RING ROAD (GORR)
Bibliographic record
Abstract
Anggaran pemerintah yang terbatas membuat kontraktor harus lebih selektif dalam menentukan peralatan, material maupun tenaga kerja yang akan digunakan namun tetap memperhitungkan biaya yang seminimal mungkin tanpa mengurangi kualitas dan fungsi. Penyelesaian dari masalah di atas dapat diselesaikan dengan melakukan rekayasa nilai (value engineering).Penelitian dilakukan di GORR segmen 1 (satu) sepanjang 3,2 kilometer yang berlokasi di Isimu sampai Limboto Barat Kabupaten Gorontalo. Tahap pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan informasi mengenai perencanaan proyek, dilanjutkan dengan tahap kedua yaitu analisa fungsi. Tahap ketiga adalah tahap kreativitas untuk memunculkan alternatif. Tahap keempat evaluasi bertujuan untuk mendapatkan alternatif yang terbaik. Tahap kelima tahap pengembangan, dianalisis menggunakan dua metode yaitu metode zero one dan matriks penilaian, dan tahap terakhir presentasi bertujuan mempresentasikan langkah apa saja yang akan diambil beserta perkiraan penghematan biayanya.Hasil penelitian ini didapatkan alternatif baja tulangan polos BjTP 280, beton struktur, fc' 30 Mpa, pasangan batu untuk pekerjaan struktur. Geotextile, tulangan wiremesh M.10+ Shotcrete t=10 cm, 4 Excavator 143 hp, 9 Dumptruck 8 m3, 1 bulldozer 168 hp untuk pekerjaan tanah. AC - WC = 4 cm; AC - BC = 10 cm untuk pekerjaan aspal. Penghematan biaya yang diperoleh seterlah dilakukan rekayasa nilai (value engineering) yaitu sebesar Rp. 6.690.591.731,45 atau sebesar 12,48 % dari total seluruh biaya sebesar Rp 53.631.222.000.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.010 |
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".