Analisis Karakteristik Gelombang di Perairan Pulau Enggano, Bengkulu. (Hal. 94-103)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKPulau Enggano merupakan pulau kecil terluar bagian Indonesia yang terletak di Samudra Hindia. Pulau ini memiliki beberapa potensi yang bisa meningkatkan ekonomi di daerah tersebut. Pemerintah sedang mengkaji berbagai sumber energi baru salah satunya adalah energi gelombang laut di perairan Pulau Enggano, maka pemerintah melakukan pengukuran gelombang laut di Perairan enggano. Alternatif lain untuk lain untuk mendapatkan informasi tinggi gelombang adalah memanfaatkan data altimetri dengan satelit. Data gelombang dari satelit perlu divalidasi dengan data hasil pengukuran di lapangan dengan metode statistik, sehingga dapat dirumuskan karakteristik gelombang. Faktor koreksi yang didapatkan dari validasi adalah sebesar 0,466. Faktor koreksi ini akan dikalikan dengan data gelombang altimetri dan menampilkan besaran tinggi gelombang di perairan Enggano.Kata kunci: validasi, tinggi gelombang, Perairan EngganoABSTRACTEnggano island are of small island of Indonesia located in the Indian Ocean. The island has some potentials that could generate the economy in the area. The Government is improve a non fosil energy by using wave energy of Enggano Island. The wave height is measured to determine of enggano. Altimetry data is another way to get wave height is utilizing satellite data with altimetri. Wave data from satellites needs to be validated with field measurements of results data with statistical methods, so it can be deduced the characteristics of waves. Correction factors obtained from validation is of 0.466. This correction factor will be multiplied by altimetri and wave data showing high wave magnitudes in the waters of Enggano.Keywords: validation, wave haight, Water’s of Enggano
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».