PERENCANAAN INSTALASI SISTEMAIR CONDITIONERTIPE VRFPADA GEDUNG PERKANTORAN ENAM LANTAI UNTUK MENDUKUNG PROGRAM GREEN BUILDING
Bibliographic record
Abstract
Kenyamanan dalam suatu ruangan diperkantoran atau rumah, merupakan kebutuhan, terutama di Indonesia yang memiliki iklim tropis (panas). Karena itu sistem pendingin udara atau sistem tata udara (sistem AC) telah menjadi kebutuhan di gedung-gedung perkantoran, oleh karena itu pengaturan atau perencanaan penempatan Air Conditioner (sering disebut sebagai AC) dalam sistem atau mekanisme bangunan atau gedung yang dirancang untuk kelembapan (dehumidify). Karena AC adalah barang mewah dan mahal maka konsep Green Building hadir dan menjadi suatu kebutuhan ditengah fenomena global warming dan isu kerusakan lingkungan yang sedang melanda bumi, untuk perencanaan instalasi AC di gedung perkantoran enam lantai di Jakarta menggunakan sistem VRF (Variable Refrigerant Flow) dengan teknologi yang sudah dilengkapi dengan CPU dan kompresor inverter dan sudah terbukti menjadi handal, efisiensi energi, berbeda dengan pendahulunya (Single Split, Split Duct, dll). Sistem VRF merupakan suatu teknologi pengaturan kapasitas AC yang memiliki kemampuan untuk mencegah pendinginan yang berlebih pada suatu ruangan, sehingga dapat menghemat listrik, juga memiliki tingkat kebisingan yang rendah dan hemat tempat karena dapat menggunakan satu kondensor untuk mensuplai beberapa evaporator, serta dapat mengatur jadwal dan temperatur AC yang diinginkan secara terkomputerisasi.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.006 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".