Analisis Pengurangan Emisi CO2 Melalui Manajemen Penggunaan Listrik dan Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau di Gedung Perkantoran Pemerintah Kota Surabaya
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Penggunaan listrik pada aktivitas dalam gedung dapat menyumbang emisi gas rumah kaca khususnya CO<sub>2</sub>. Pada penelitian ini dikaji pengurangan emisi CO<sub>2</sub> melalui manajemen penggunaan listrik dan ketersediaan ruang terbuka hijau (RTH) di Gedung Jimerto Pemerintah Kota Surabaya. Sampling penggunaan listrik dilakukan dengan mengukur penerangan <em>indoor</em>, penggunaan AC, dan komputer pada ruang yang sama. Metode <em>BEE Code of Lighting</em> digunakan untuk pengukuran penerangan, sedangkan metode observasi langsung dilakukan untuk manajemen penggunaan listrik dan RTH eksisting. Emisi CO<sub>2</sub> dari penggunaan daya listrik dihitung dengan faktor emisi sesuai dengan ketentuan Surat Kementrian ESDM Dirjen Ketenagalistrikan Nomor 1281/05/600.4/2012. Hasil penelitian menunjukkan bahwa emisi yang dihasilkan sebesar 1.966,266 ton CO<sub>2</sub>/tahun. Pengurangan emisi dengan manajemen penggunaan listrik eksisting diperkirakan dapat mengurangi emisi sebesar 31,302 ton CO<sub>2</sub>/tahun. Apabila dilakukan penggantian peralatan listrik pengurangan emisinya menjadi 251,271 ton CO<sub>2</sub>/tahun. Sedangkan RTH yang dibutuhkan untuk memenuhi ketentuan minimal adalah sebesar 325,3 m<sup>2</sup> dan ini sebanding dengan penyerapan CO<sub>2</sub> sebesar 1,789 ton CO<sub>2</sub>/tahun.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it