Pemanfaatan GIS untuk Perencanaan dan Optimasi PLTS Rooftop di Gedung Teknik UNG
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini membahas pemanfaatan Geographic Information System (GIS) untuk perencanaan dan optimasi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) rooftop di Gedung Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo (UNG) Kampus 4. Dengan pendekatan integratif berbasis GIS dan simulasi teknis mendalam melalui perangkat lunak HelioScope, penelitian ini berhasil mendesain sistem dengan kapasitas terpasang sebesar 368,79 kWp yang menggunakan 647 modul surya tipe Canadian Solar 570W. Berdasarkan simulasi, sistem ini diproyeksikan mampu menghasilkan energi listrik sebesar 486,5 MWh per tahun. Analisis teknis mengidentifikasi konfigurasi sistem optimal menggunakan 99 unit inverter Huawei 3kW serta faktor-faktor kehilangan energi. Hasil simulasi menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai solar access rata-rata mencapai 99,2% yang mengindikasikan hampir tidak adanya dampak bayangan pada seluruh array. Penerapan GIS dalam pemetaan spasial lokasi memberikan kontribusi signifikan dalam menentukan potensi atap, tata letak panel yang terbagi dalam 7 segmen field (C2, C3, C4, C5, C6, Civil Lab, Industry Lab), dan efisiensi sistem secara keseluruhan. Selain itu, kajian ekonomi yang didasarkan pada data kapasitas dan produksi energi aktual ini menunjukkan prospek implementasi yang layak dan berkelanjutan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi model percontohan yang akurat dan siap implementasi bagi pengembangan PLTS rooftop di UNG serta institusi pendidikan lainnya di kawasan Indonesia Timur, mendukung pencapaian target kampus hijau dan net zero emission.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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; 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 ».