Perancangan Tungku Peleburan Induksi Sebagai Media Pembelajaran pada Laboratorium Sistem dan Teknologi Manufaktur, Program Studi Teknik Mesin dan Manufaktur, Universitas Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Proses pembelajaran mata kuliah Proses Manufaktur Pengecoran saat ini dilakukan melalui metode ceramah interaktif (tatap muka) serta menggunakan video klip sebagai media pembelajaran. Tersedianya peralatan pengecoran akan memungkinkan dilakukan praktikum atau setidaknya demo proses pengecoran. Metode ini diharapkan dapat membuat pembelajaran menjadi semakin menarik dan efektif untuk mencapai capaian pembelajaran yang ditetapkan. Oleh karena itu, dilakukan perancangan tungku induksi dengan tujuan untuk meningkatkan capaian pembelajaran. Tungku induksi adalah tungku peleburan yang memanfaatkan prinsip arus Eddy untuk melebur benda kerja. Perancangan didasarkan pada kebutuhan praktikum dan dilakukan pada aspek teknis seperti kebutuhan panas, pemilihan bahan, penentuan dimensi, komponen, dan konstruksi dari tungku induksi serta proses pembuatan, biaya produksi, dan keamanan dari tungku induksi. Tungku induksi yang dirancang berkapasitas 10 kg aluminium, dengan suhu maksimal 800 °C. Dengan frekuensi kerja 10 kHz, perkiraan daya listrik untuk peleburan dengan kapasitas maksimum adalah 5 kW. Estimasi waktu pembuatan tungku induksi adalah 7 jam dengan biaya Rp \n9.240.000,00.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.009 |
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".