KAJIAN PENURUNAN FONDASI RAKIT DI ATAS TANAH LEMPUNG BERPASIR DI GEDUNG DITRESKRIMSUS POLDA BALI
Bibliographic record
Abstract
Fondasi merupakan bagian dari bangunan yang meneruskan beban yang ditopang ke dalam tanah. Bangunan bertingkat tinggi biasanya dibangun menggunakan fondasi dalam seperti tiang pancang, tetapi ada juga bangunan tinggi yang dibangun menggunakan fondasi dangkal seperti fondasi rakit. Fondasi rakit berfungsi menyebarkan beban dari struktur ke tanah di bawahnya yang terdiri dari pelat tunggal yang meluas. Pada Gedung Ditreskrimsus Polda Bali yang memiliki area basement yang difungsikan sebagai lahan parkir, terkait dengan hal tersebut dilakukan pemilihan penggunaan pondasi rakit meskipun nilai SPT > 10 dan kedalaman dibawah 3.5 m adalah tanah lempung berpasir yang padat. Analisis yang digunakan yaitu dengan analisa tegangan yang terjadi dari total gaya aksial yang terjadi pada setiap kolom dibagi total luas rencana fondasi rakit, dengan solusi tersebut diharapkan bangunan menjadi lebih stabil terhadap penurunan segera. Berdasarkan hasil analisa diperoleh dimensi pondasi rakit 23.65 m x 48.65 m, tebal pelat 350 mm dan tebal pada bagian kritis bawah kolom yaitu 900 mm. Pondasi rakit yang direncanakan sudah aman dari geser pons. Tegangan dasar pondasi maksimum sebesar 82 kN/m2 masih lebih kecil dari daya dukung tanah yaitu sebesar 335.09 kN/m2. Penurunan segera yang terjadi sebesar 13.63 mm lebih kecil dari batas penurunan maksimum yaitu sebesar 65 mm.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".