Perencanaan PLTS Off-Grid di Balai Kampung Wamfoura, Distrik Wasirawi, Kabupaten Manokwari
Bibliographic record
Abstract
Kebutuhan akan listrik telah menjadi salah satu hal penting bagi masyarakat saat ini. Lebih dari 88% dari sumber energi listrik berasal dari bahan bakar fosil. Pemanfaatan sumber energi yang tidak dapat diperbarui menyebabkan konsekuensi buruk bagi lingkungan. Untuk menanggulangi masalah tersebut serta mengurangi beban listrik PLN yang meningkat, penting untuk mengembangkan teknologi energi terbarukan yang bersifat ramah lingkungan. Memanfaatkan energi matahari melalui pembangunan pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) adalah langkah yang sesuai untuk memenuhi kebutuhan pokok akan listrik. Balai Kampung Wamfoura memiliki luas atap yang cukup besar dan memiliki potensi iradiasi/intensitas sinar matahari sebesar 4,648 kWh/m2/day menurut data Global Solar Atlas. Kampung Wamfoura memiliki masalah yaitu hanya teraliri listrik PLN dari pukul 6 sore hingga pukul 6 pagi. Untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan penelitian ini untuk merencanakan PLTS off-grid pada Gedung Balai Kampung Wamfoura. Untuk memenuhi konsumsi listrik harian Balai Kampung Wamfoura yaitu sebesar 9,952 kWh/hari dibutuhkan 14 panel surya dengan kapasitas 380 Wp, 24 buah baterai dengan kapasitas 296 Ah, dan 2 inverter dengan kapasitas 4000 W. Simulasi PVSyst menghasilkan 3632.5 kWh per tahun dengan performance ratio 35%. Dengan hasil produksi energi listrik tersebut maka dapat memenuhi konsumsi listrik harian Balai Kampung Wamfoura.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.007 |
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".