Studi Potensi Pengembangan PLTMH di Kawasan Perkebunan Teh PT. PAGILARAN Kabupaten Batang
Bibliographic record
Abstract
Mendukung master plan di wilayah perkebunan teh PT. Pagilaran dan adanya sumber energi yang bersih atau green energy di wilayah pabrik PT. Pagilaran, sehingga diperlukan pengembangan pembangunan energi terbarukan. Penelitian ini mengkaji tentang potensi pengembangan pembangunan pembangkit listrik tenaga air baik dari sisi teknis dan juga sisi ekonomis. Beberapa hal yang dibahas dalam penelitian ini meliputi potensi debit air, penentuan intake, penentuan ketinggian, potensi daya yang dibangkitkan dan nilai investasi. Dari hasil analisis potensi debit adalah 2 "“ 3 m3/dt. Dari debit tersebut akan di tampung ke embung Bismo yang memiliki luas 9356 m2 dan kedalaman 3 meter. Kemudian yang dimanfaatkan untuk PLTMH debit air sebesar 1,1 m3/dt. Ketinggian dari intake penstock adalah 93,87 meter yang menghasilkan potensi daya sebesar 607,15 kW dengan efisiensi keseluruhan 60%. Nilai investasi yang dibutuhkan pembangunan PLTMH di wilayah perkebunan teh Pagilaran dengan sumber daya air dari embung Bismo sebesar Rp 17.622.303.363,72,-. Net Present Value pada proyek PLTMH ini sebesar Rp 16.990.874.247,23,- dengan umur efektifitas pembangkit 20 tahun. BEP yang dicapai pada pembanguna PLTMH ini selama 5,96 tahun dengan suku bunga 6%. Berdasarkan nilai parameter evaluasi proyek di dapatkan nilai NPV dan IRR lebih besar dari 0 (nol), BCR>1 dan BEP di bawah umur ekonomis proyek.
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) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".