Formulating a Long Term Strategy for Sustainable Palm Oil Biodiesel Development in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
<p class="abstract-1"><strong></strong>Indonesia, the largest producer of palm oil, has been developed palm oil biodiesel as renewable energy in the last decade. Indonesia biodiesel development policies aim to increase domestic value added of palm oil product and reduce the reliance on fossil fuel. Indonesia has embarked on a comprehensive palm oil biodiesel program since 2006 and targeted the 20% biodiesel blend (B20) in 2016. This article explores the strategy formulation by accommodate the stakeholder perspective in the problems and the solutions. This research analyzes the information from in depth interview with biodiesel stakeholders (government, industry and researcher) in Indonesia by combine Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT) analysis with a Multi Actor Analysis approach. The results show the problems of biodiesel development are mainly on the high production cost due to high price of raw material, production technology and distribution infrastructure. The government policy, technology development and raw material supply are the driving forces of the biodiesel development in Indonesia. In the long term strategy, government of Indonesia should secure the biodiesel raw material, develop an environmental friendly technology in biodiesel processing, and accommodate any improvement idea from other stakeholders.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».