STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH FREKUENSI GELOMBANG DAN DIAMETER KAWAT GENERATOR DC TERHADAP DAYA BANGKITAN MODEL MEKANISME PLTGL TIPE APUNG
Bibliographic record
Abstract
Indonesia adalah negara maritim yang kaya akan sumber daya laut, lautan Indonesia terbentang luas dan memiliki potensi sumber daya energi terbarukan yang mumpuni dalam segi pemanfaatan energi gelombang laut. Dinegara maju sudah banyak pengamplikasian model pembangkit listrik dengan memanfaatkan gelombang laut diantaranya Canada, Portugal dan Amerika utara. Untuk itu pada penelitian ini akan di lakukan pemodelan prototipe mekanisme pembangkit listrik tenaga gelombang laut dengan model mekanisme apung, diharapkan penelitian ini berguna untuk pengembangan model-model alat konversi energi gelombang laut yang dapat diaplikasikan dilautan Indonesia kedepannya. Metode yang akan digunakan adalah metode eksperimen dengan alat bantu kolam prototipe skala laboratorium, dengan variasi yang digunakan pada mekanisme adalah frekuensi gelombang dan diameter kawat pada generator DC. Besar variasi pada gelombang adalah 0.8, 1, dan 1.4 Hz, sedangkan diameter kawat 0.6, 0.7, dan 0.8 mm. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan daya bangkitan energi listrik dalam volt. Hasil dari penelitian ini didapat hasil terbesar pada variasi frekuensi gelombang ialah 0.05526 volt pada frekuensi 1.4 Hz. Begitu pula dengan variasi diameter kawat dimana daya tertinggi pada kawat diameter 0.6 mm.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".