Kajian Manajerial Efektifitas Pemeliharaan Jaringan Distribusi Menggunakan Uji ANOVA
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
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».