PERENCANAAN DAN PEMENUHAN ENERGI LISTRIK DI KOTA SALATIGA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle