Analisis Kebutuhan Tulangan Kolom dan Balok pada Tribun Penonton Stadion Mini Pancing Provinsi Sumatera Utara
Bibliographic record
Abstract
Analisa kebutuhan tulangan untuk pekerjaan kolom dan balok penting dilaksanakan untuk mengantisipasi kekurangan dan kelebihan tulangan yang akan direncanakan. Pada penelitian ini, analisis kebutuhan tulangan dilakukan pada Stadion Mini Pancing Provinsi Sumatera Utara. Dalam mengoptimalkan penggunaan besi tulangan digunakan suatu metode, salah satunya metode yang sering digunakan yaitu Bar Bending Schedule (BBS). BBS adalah suatu metode yang memuat daftar model pola-pola pemotongan besi tulangan yang berfungsi untuk mengontrol pemakaian besi tulangan dan meminimalkan sisa material dengan bantuan aplikasi Microsoft Excel. Hasil dari analisis volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional adalah 54.830,96 kg, sedangkan hasil dari analisis volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan kopler adalah 53.523,57 kg. Hasil perbandingan volume kebutuhan tulangan pada kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional dengan sambungan kopler adalah 2,3 %. Hasil perhitungan kebutuhan biaya penulangan kolom dan balok menggunakan sambungan konvensional adalah Rp743.507.817,60 sedangkan sambungan kopler adalah Rp725.688.195,00. Oleh karena itu dapat disimpulkan sambungan kopler lebih efisien untuk digunakan dibandingkan sambungan konvensional dari segi biaya.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".