ANALISIS PERHITUNGAN ANGGARAN BIAYA RUMAH TINGGAL TIPE 240 DI KABUPATEN TORAJA UTARA
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Toraja Utara merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Sulawesi Selatan, dan salah satu daerah dataran tinggi. Pada era globalisasi sekarang ini pertumbuhan penduduk semakin meningkat sehingga kebutuhan akan akan rumah tinggal semakin meningkat pula. Kebutuhan akan rumah tinggal merupakan kebutuhan dasar setelah makanan dan pakaian. Membangun sebuah rumah bukan perkara mudah bagi orang-orang pada umumnya, karena dalam membangun sebuah rumah dibutuhkan biaya yang banyak dan perlu diperhatikan. Perkiraan biaya memegang peran penting dalam proses pembangunan rumah tinggal atau gedung. Oleh karena itu diperlukan perhitungan yang cermat mulai dari jumlah pekerjaan, jenis pekerjaan, dan harga bahan hingga upah pekerja. Metode penelitian yang digunakan dalam penetian ini adalah metode penelitian deskriptif. Metode penelitian ini digunakan untuk memecahkan masalah dengan mengumpulkan data, klasifikasi, analisis, kesimpulan dan laporan. Dilakukan juga beberapa studi literatur dengan memanfaatkan analisa yang lebih mendalam yang diwujudkan dengan pengolahan data yang lebih fokus serta menyeluruh. Dari hasil analisa Rencana Anggaran Biaya (RAB) yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa biaya yang dibutuhkan untuk pembangunan rumah tinggal tipe 240 di Kabupaten Toraja Utara adalah sebesar Rp. 1.067.728.448,- (Satu Miliar Enam Puluh Tujuh Juta Tujuh Ratus Dua Puluh Delapan Ribu Empat Ratus Empat Puluh Delapan Rupiah).
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".