SIMULASI SIMULASI ON GRID PV Array 900 VA UNTUK ANALISA EKONOMI BERBASIS SOFTWARE HOMER
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menjelaskan bagaimana menggunakan simulasi perangkat lunak Homer untuk menganalisa ekonomi PLTS ON GRID skala rumah tangga yang terhubung ke jaringan PLN. Nilai ekonomi yang dicari dalam metode ini adalah harga dari Net Present Cost (NPC), Cost of Energy (COE), Break Event Point pada skala rumah 900 VA. Membandingkan nilai perhitungan faktor ekonomi konsumsi energi pada sistem ON GRID dengan biaya pemasangan jaringan PLN pada sistem PV agar tercapai nilai ekonomi yang efisien dan nilai tambah bagi konsumen. Dari segi ekonomi yang dihitung adalah nilai NPC, COE, dan BEP. Pada penelitian ini dilakukan dengan pemakaian skenario 2 lebih efektif dengan metode jaringan GRID dan PV dibandingkan pada di Skenario 1 dengan metode jaringan GRID pada panel surya Canadian CS6X-325P. Performa maksimal karena pembangkitan energi listrik paling efisien diperoleh nilai produksi energi sebesar 3. 046 kWh/tahun. Pengembalian investasi atau BEP dari hasil analisa parameter yang ada pada perhitungan terjadi di tahun ke 9,19 dengan investasi awal sebesar Rp. 33,875,869, dengan biaya produksi PV selama setahun sebesar Rp. 3.686,145. Rancangan sistem pembangkit simulasi PVArray digunakan untuk analisa ekonomi dengan pendekatan Software Homer, dapat diperbaiki dengan menggunakan sistem pembangkit listrik dan metode lainnya.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".