PERENCANAAN DAN PEMENUHAN ENERGI LISTRIK DI KOTA SALATIGA
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Kebutuhan energi listrik berkembang dengan pesat seiring dengan perkembangan teknologi di indonesia. Kenaikan yang signifikan terjadi pada setiap tahunnya disebabkan oleh adanya factor ekonomi dan bertambahnya populasi penduduk. Oleh karena itu, dibutuhkan perencanaan pemenuhan kebutuhan listrik dalam jangka waktu beberapa tahun kedepan untuk mengantisispasi tidak adanya ketersedian energi listrik. Tugas penelitian ini dibuat untuk mengetahui kebutuhan serta stok energi listrik yang terdapat pada tiga tahun terakhir yakni tahun 2015 sampai dengan 2017. Sebagai proses proyeksi penelitian ini perangkat lunak yang digunakan adalah LEAP (Long-range Energi Alternative Planning). Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode end use, metode end use adalah perhitungan secara rinci tenaga listrik untuk setiap pelanggan yang dihitung berdasarkan data dan analisa penggunaan akhir pada setiap sector pemakai energi listrik. Sasaran yang akan diproyeksikan adalah Jumlah pelanggan energi listrik, dan konsumsi (KWh) energi listrik di kota salatiga yang beberapa tahun terakhir ini mengalami kenaikan yang lumayan stabil. Pada tahun 2015 terdapat 67.938,00 pengguna energi listrik dengan jumlah 36.135.734,00 KWh cenderung lebih sedikit dibandingkan dengan pada tahun 2016 dengan 107.822.461,00KWh dan 70.828,00 pengguna. Dan pada 2017 memiliki tingkat kenaikan yang tinggi dengan nilai pengguna baru sebanyak 73.969,00 dan KWh sebesar 126.934.190,00. Kata Kunci: kebutuhan, pengguna, listrik.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,026 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».