Kajian Manajerial Efektifitas Pemeliharaan Jaringan Distribusi Menggunakan Uji ANOVA
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
PT PLN (Persero) adalah perusahaan listrik di Indonesia yang mendukung sektor pembangunan dan industri. Untuk memenuhi kebutuhan listrik tentunya diperlukan kehandalan jaringan listrik agar pasokan listrik ke pelanggan tetap terjaga. Kestabilan serta Keandalan jaringan distribusi untuk sistem kelistrikan bergantung pada beberapa faktor, di antaranya adalah kualitas material dan bahan, cara pemeliharaan, cara pola operasi, peralatan pengaman atau proteksi yang digunakan serta konfigurasi jaringan listrik. Salah satu cara yang dilakukan untuk mempertahankan pelayanan listrik adalah dengan dengan dilakukan pemeliharaan jaringan distribusi.  Setelah dilakukan pemeliharaan perlu dilakukan evaluasi terhadap kegiatan pemeliharaan yang telah dilakukan, apakah kegiatan pemeliharaan tersebut memiliki dampak atau tidak. Agar mengetahui apakah pemeliharaan yang dilakukan berdampak atau tidak salah satu metode yang bisa dilakukan secara statistic adalah melalui uji ANOVA. Diharapkan dengan adanya uji ini memberikan gambaran bagaimana kegiatan pemeliharaan memiliki dampak atau tidak terhadap keuntungan.  Untuk ilmiah ini sumber data yang digunakan adalah sample atau contoh. Dari hasil pengujian diperoleh hasil minitab didapatkan p value sebesar 0.000 < α = 0.05, maka H0 ditolak. Artinya kegiatan pemeliharaan menmpengaruhi pendapatan perusahaan. Jadi faktor pemeliharaan mempengaruhi pendapatan perusahaan. Dengan perluasan dan jaringan
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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