Pemanfaatan Energi Baru Terbarukan (EBT) berbasis Biogas di Provinsi Lampung (Studi Kasus : KWT Sekar Kantil Desa Astomulyo, Punggur)
Bibliographic record
Abstract
Indonesia memiliki potensi sumber daya energi baru dan terbarukan yang cukup besar. Seiring dengan pertambahan penduduk, perkembangan industri, perdagangan, dan jasa yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber penyediaan energi nasional menggantikan energi fosil. Program pengembangan biogas menjadi salah satu sumber Energi baru Terbarukan (EBT) yang potensial untuk dikembangkan dan ramah lingkungan. Salah satunya Pembangunan Biogas ini dilakukan di Kelompok Wanita Tani (KWT) Sekar Kantil Desa Astomulyo, Punggur. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemanfaatan energi baru terbarukan berupa biogas pada KWT Sekar Kantil sebagai energi alternatif rumah tangga dengan memanfaatkan limbah ternak kotoran sapi yang berkelanjutan. Dimana proses pembangunan instalasi biogas terdiri dari inlet, biodigester, dan outlet. Inlet berperan sebagai tempat penyimpanan kotoran ternak sebelum memasuki digester. Sehingga limbah ternak kotoran sapi menghasilkan gas yang dapat dimanfaatkan untuk memasak dengan menggunakan kompor biogas yang sisa produk dari proses pemanfaatan hasil pengolahan bahan biogas dapat dimanfaatkan sebagai pupuk kandang atau pupuk organik, dalam keadaan kering maupun basah (cair). Serta meningkatkan taraf ekonomi masyarakat dan membantu dalam penghematan pengeluaran dalam kebutuhan gas.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".