Analisis Perubahan Material Struktur Terhadap Simpangan Antar Lantai Pada Toko dan Restoran Di Jalan Semer, Kerobokan, Badung
Bibliographic record
Abstract
Proyek pembangunan Toko dan Restoran yang terletak di Jalan Semer, Kerobokan, Badung mengalami perubahan pada beberapa elemen struktur yang sebelumnya menggunakan struktur baja menjadi struktur beton bertulang. Beton bertulang untuk struktur utama dan sub-struktur, struktur baja tetap dipertahankan untuk bagian upper struktur. Tujuan perencanaan ini adalah dapat mendesain struktur gedung toko dan restoran yang memiliki kuat rencana lebih besar atau sama dengan besaran gaya ultimit yang terjadi serta mengetahui perbandingan simpangan antar lantai antara bangunan eksisting dan bangunan rencana. Metode dalam perencanaan ini adalah metode studi pustaka dengan mengumpulkan data yang berkaitan dengan perencanaan seperti data arsitektur dan data tanah. Berdasarkan hasil analisa perhitungan struktur, dapat disimpulkan bahwa kontrol elemen struktur telah memenuhi SNI dan masing-masing simpangan pada kedua model dimana simpangan antar lantai terjadi pengurangan defleksi akibat perubahan material yang digunakan. Pengurangan simpangan terbesar terjadi untuk arah Y dengan pengurangan simpangan sebesar 61% pada lantai 4 dan untuk arah X terjadi pengurangan simpangan sebesar 36% pada lantai 1.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".