PENGARUH PENAMBAHAN CACAHAN PLASTIK PET (POLYTETHYLENE TEREPHTHALATE) PADA BETON MENGGUNAKAN AGREGAT KASAR BATU PETANGIS TERHADAP KUAT TEKAN
Bibliographic record
Abstract
Limbah plastik merupakan limbah yang sangat sulit terurai, hal ini seringkali menimbulkan pencemaran lingkungan. Limbah plastik tersebut mempunyai berat yang ringan dan tidak mudah berubah bentuk. Ada banyak jenis plastik dari polyethylene, Salah satunya adalah PET (Polyethylene Terephthalate). Pada penelitian ini menggunakan jenis plastik PET (Polytethylene Terephthalate) dengan ukuran lebar 3mm dan panjang 5mm dengan benda uji terdiri dari 80 silinder, pengujian yang dilakukan menggunakan metode eksperimen dengan kuat tekan pada umur 7, 14, 21 dan 28 hari. Perencaan adukan beton menggunakan metode SK SNI 2384-2000 dan mutu beton yang direncanakan sebesar 14,53MPa. Hasil penelitian ini pada beton campuran PET (Polytethylene Terephthalate) dengan 60 sampel dengan variasi persentase PET (Polytethylene Terephthalate) 0,7%, 0,85% dan 1,0%. Kuat tekan tertinggi tercatat pada persentase PET 0,7% pada masa 28 hari dengan nilai sebesar 16,05 MPa dan kuat tekan terendah pada persentase PET 1,0% pada masa 28 hari dengan nilai sebesar 11,67 MPa. Kuat tekan semakin menurun dengan bertambahnya variasi plastik sebab bentuk permukaan batu plastik yang licin tidak mampu mengikat semen, ringannya plastik berpengaruh pada berat beton yang terus berkurang seiring banyaknya plastik didalam dan berkurangnya agregat batu Petangis. Berdasarkan hasil, maka penambahan PET terhadap kuat tekan beton tidak memiliki pengaruh yang 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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".