Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam menghadapi meningkatnya permintaan transportasi muatan curah kargo di era transisi energi, efisiensi operasional menjadi krusial untuk mengelola biaya operasional harian kapal bulk carrier, di mana bahan bakar mencakup 60%-70% dari total biaya operasional. Penelitian ini mengusulkan pendekatan menggunakan model Random Forest (RF) untuk memprediksi konsumsi bahan bakar kapal, mengatasi keterbatasan metode empiris statistik konvensional dalam memodelkan faktor eksternal seperti kondisi cuaca. Ordinary Least Squares (OLS) digunakan untuk mengevaluasi signifikansi variabel independen setelah normalisasi data dengan metode min-max, dengan pembagian data training dan testing sebesar 70% dan 30%. Pendekatan baru diterapkan untuk validasi data guna mengevaluasi sejauh mana model dapat membaca dataset dengan variasi jumlah subset data kapal, dan menggunakan analisis histogram untuk mengkaji pergeseran nilai error dalam persebaran data seiring bertambahnya jumlah data yang digunakan. Evaluasi dilakukan menggunakan empat metrik, yaitu MSE, RMSE, MAE, dan MAPE, yang menunjukkan bahwa model RF mencapai akurasi tinggi sebesar 95%-98% dengan kesalahan rata-rata sangat rendah di bawah 0,1 pada semua metrik. Penelitian ini tidak hanya memberikan solusi efektif untuk mengoptimalkan konsumsi bahan bakar dan meminimalkan biaya operasional, tetapi juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat dalam operasional kapal.

---

In response to the increasing demand for bulk cargo transportation in the energy transition era, operational efficiency is crucial to managing the daily operational costs of bulk carrier vessels, with fuel accounting for 60%-70% of total operational expenses. This study proposes an approach utilizing the Random Forest (RF) model to predict ship fuel consumption, addressing the limitations of conventional empirical statistical methods in modeling external factors such as weather conditions. Ordinary Least Squares (OLS) was employed to evaluate the significance of independent variables after data normalization using the min-max method, with a 70% and 30% split for training and testing data, respectively. A novel approach was implemented for data validation to assess the extent to which the model can interpret datasets with varying subsets of ship data, using histogram analysis to examine the shift in error distribution as the dataset size increases. The evaluation was conducted using four metrics, namely MSE, RMSE, MAE, and MAPE, demonstrating that the RF model achieved high accuracy between 95% and 98%, with extremely low average errors below 0.1 across all metrics. This study not only provides an effective solution to optimize fuel consumption and minimize operational costs but also supports faster and more accurate decision-making in ship operations."

"

Skripsi ini bertujuan mengembangkan model konsumsi bahan bakar dump truck menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional pada tahapan hauling dalam industri pertambangan dan penggalian batubara. Tahapan hauling merupakan sumber biaya terbesar, terutama dalam pengoperasian dump truck, di mana pembelian bahan bakar menjadi faktor biaya yang paling signifikan. Penelitian ini menggunakan algoritma Linear Regression (LR), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) untuk membangun model konsumsi bahan bakar dump truck. Data historis konsumsi bahan bakar dump truck diambil dari 6 area penambangan Perusahaan Kontraktor Penambangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest (RF) memberikan performa terbaik dengan R² sebesar 0,9004, MAE sebesar 0,1909, dan RMSE sebesar 0,3159, serta tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma lainnya. Selanjutnya, penelitian menganalisis variabel input yang paling berpengaruh terhadap model konsumsi bahan bakar dump truck menggunakan teknik permutation feature importance. Hasilnya, variabel input yang paling berpengaruh adalah "accel_pos" atau percepatan atau perlambatan gerakan (acceleration) dump truck yang menunjukkan pentingnya perilaku dan gaya mengemudi dump truck dalam mempengaruhi efisiensi penggunaan bahan bakar.

---

This thesis aims to develop a dump truck fuel consumption model using machine learning to optimize efficiency and reduce operational costs at the hauling stage in the coal mining and quarrying industry. The hauling stages are the largest source of expenses, especially in the operation of dump trucks, where fuel purchases are the most significant cost factor. This research uses Linear Regression (LR), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) algorithms to build a fuel consumption model for dump trucks. Historical data on dump truck fuel consumption was taken from 6 mining areas of the Mining Contractor Company. The results showed that the Random Forest (RF) algorithm provided the best performance with R² of 0.9004, MAE of 0.1909, and RMSE of 0.3159, as well as a higher accuracy rate compared to other algorithms. Furthermore, the researchers analysed the most influential input variables on the dump truck fuel consumption model using the permutation feature importance technique. As a result, the most influential input variable is "accel_pos" or the acceleration or deceleration of the dump truck, which shows the importance of the dump truck's driving behaviour and style in influencing the efficiency of fuel use."

"ABSTRAKRencana kebutuhan masing - masing moda transportasi penting dialokasikan secara tepat karena konsumsi bahan bakar tersebut menempati terbesar kedua penggunaan bahan bakar lainnya. Pada penulsan ini, analisa menggunakan beberapa metode peramalan akan kebutuhan setiap perjalanan kereta api dan dievaluasi untuk hasil yang terbaik antara lain : regresi linier berganda, support vector machine SVM dan neural network ANN . Adapun analisis regresi linier memberikan gambaran hubungan linier antara variabel prediksi terhadap variabel terikat. Langkah selanjutnya dipilih parameter pengaruh untuk variabel terikat sebagai variabel prediksi yang mempunyai signifikan pengaruh. Dari ketiga metode tersebutdievaluasi untuk indikasi accuracy of prediction dengan nilai RSME root square mean error terendah. Hasil ditunjukan oleh metode SVM untuk mode prediksi terbaik yang dapat digunakan untuk membuat permintaan waktu akan datang akan konsumsi bahan bakar perjalanan kereta api.

---

ABSTRACT Fuel requirement plan needs to be accuraately allocated because it occupes the second largest usage portion in transportation sector. This thesis evaluates and analyzes several prediction methods to forecast fuel requirement of a train trip. The methods are multple linear regression, support vector machine SVM and neural network ANN . Linear regression analysis provides an overview of the linear relationship between indenpendent variable and the predicted variables, i.e. the fuel consumption of the train trip. This method then used to select a subset of independent variable that significantly influence the predicted variables. Moreover the three methods are evaluated their accuracy using RSME root square mean error . The result show the support vector machine is the most appropriate model to predict the fuel consumption of the train trip."

"Meningkatnya perhatian pemerintah terhadap energi terbarukan, memaksa perusahaan pelayaran untuk mengganti bahan bakar kapal dari semula berbahan bakar fosil menjadi campuran biodiesel yang dikenal sebagai B20 dan B30. Dalam tulisan ini, analisis teknis dilakukan dengan mengevaluasi trend konsumsi bahan bakar minyak dalam volume per waktu dan juga trend suhu gas buang dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan bahan bakar biodiesel terhadap konsumsi bahan bakar dan suhu gas buang. Analisis ekonomis dilakukan dengan mengevaluasi trend biaya bahan bakar yang mengacu pada trend konsumsi bahan bakar minyak dan juga fluktuasi harga bahan bakar dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan bahan bakar biodiesel terhadap biaya bahan bakar per jarak tempuhnya. Selanjutnya analisis juga dilakukan melalui perbandingan konsumsi bahan bakar kapal saat ini dengan umur mesin 22 (duapuluh dua) tahun dibandingkan dengan saat kondisi mesin baru dan analisis lanjutan yaitu mengestimasi tingkat emisi gas buang yang dihasilkan. Analisis data menunjukkan bahwa secara umum pada semua jenis kapal bahwa penggunaan biodiesel dapat meningkatkan volume konsumsi bahan bakar minyak sebesar 4,54% untuk B20 dan 6,25% untuk B30. Selanjutnya, pengamatan terhadap suhu gas buang menunjukkan bahwa ada peningkatan suhu saat menggunakan B20 sebesar 7.8 oC dan B30 sebesar 13,4 oC. Analisis ekonomis mengenai biaya bahan bakar rata-rata untuk semua jenis kapal menunjukkan peningkatan biaya bahan bakar saat menggunakan B20 sebesar 1,66% dan B30 sebesar 9,63% walapun tidak dapat disimpulkan hal tersebut sepenuhnya karena konsumsi yang bertambah namun juga dipengaruhi oleh fluktuasi harga bahan bakar. Konsumsi bahan bakar saat ini terbukti lebih tinggi dibandingkan dengan saat kondisi mesin baru hal ini dipengaruhi berkurangnya tingkat efisiensi dari mesin itu sendiri. Untuk emisi gas buang HC, CO dan SO2 meningkat sebesar 2,3%, 11,5% dan 38,2% berurutan untuk B20 dan 3,4%, 16,4% dan 53,3% untuk B30 seiring bertambahnya kadar biodiesel, kondisi sebaliknya terjadi pada jenis emisi NOx dengan penurunan besar -9,4% untuk B20 dan -13,5% untuk B30.

---

The increasing of government attention in renewable energy, forced ship management split fossils fuel to mix biodiesel which is known as B20 and B30. In this paper, technically analysis observed trend of fuel oil consumption in volume per time and also trend of exhaust gas temperature aims to knowing the effect of using biodiesel fuel in term of fuel consumption and exhaust gas temperature. Economically analysis observed fuel cost considered to fuel oil consumption trend and also price fluctuation aiming to knowing effect of using biodiesel fuel on fuel cost. Furthermore, analysis being done by compared fuel oil consumption in today condition to new engine condition which is engine lifetime is 22 (twenty-two) years and analysis also conduct by estimating exhaust gas emission resulted. Data analysis shows that in general all type of ships indicates that using biodiesel is raising up the fuel oil consumption up to 4,54% using B20 and 6,25% using B30. Furthermore, observation to exhaust gas temperature shows that there is increasing number of temperature when B20 up to 7.8 oC and B30 up to 13,4 oC. Economically analysis regarding to fuel oil cost in average for all ships type shows increase of fuel cost when using B20 up to 1,66% and B30 up to 9,63%, even though this condition cannot conclude influenced by just only raising up fuel oil consumption but also by bunker price fluctuation. Comparison of fuel oil consumption in today engine condition proof higher then new engine condition due to reduction of engine efficiency itself. Exhaust gas emission prove that for HC, CO and also SO2 are increase up to 2,3%, 11,5% and 38,2% respectively for B20 and 3,4%, 16,4% and 53,3% for B30 along with increase of biodiesel content, but the opposite result for NOx is decrease up to -9,4% for B20 and -13,5% for B30."

"Konsumsi energi listrik di daerah pemukiman menjadi faktor utama peningkatan emisi karbon. Demi mengurangi pemakaiannya, penting untuk pihak operasional dapat mengawasi dan memantau pemakaian energi listrik. Selain itu, perlu diketahui juga faktor-faktor yang dapat memengaruhi tingkat konsumsi listrik. Kondisi cuaca eksrim akibat pemanasan global dapat memengaruhi tingkat pemakaian energi listrik. Menggunakan machine learning, khususnya regression, pemakaian energi listrik dapat diprediksi secara akurat berdasarkan data cuaca. Elasticsearch dan Kibana menjadi alat yang dapat digunakan untuk membantu pembuatan dashboard interaktif. Dengan kemampuan machine learning, Elasticsearch dapat melakukan analitik data dan memprediksi pemakaian energi listrik. Model machine learning menggunakan library XGBoost dimana nilai koefisien determinasi (R2), Mean Absolute Error, dan nilai Explained Variance dijadikan penilaian prediksi. Dari model yang dibuat, nilai R2 didapatkan sebesar 0,05, Mean Absolute Error sebesar 12,58, dan Explained Variance bernilai 0,07. Dengan dashboard yang telah dibuat dilakukan pengujian pengguna terhadap sistem berupa survei kepada 41 pengguna dimana diuji kepuasannya terhadap sistem. Survei yang diberikan berupa kuisioner menggunakan google form. Dari hasil yang didapat, sebanyak 46,3% dari responden memiliki pengalaman yang positif dan 26,8% responden memiliki pengalaman yang sangat positif ketika menggunakan sistem dashboard. Dari hasil penelitian ini diharapkan bagi pengguna dan pihak operasional dapat dengan mudah mengambil keputusan untuk dapat mengurangi pemakaian energi listrik.

---

Consumption of electrical energy in residential areas is the main factor in increasing carbon emissions. In order to reduce its use, it is important for the operational party to be able to monitor the use of electrical energy. In addition, it is also necessary to know the factors that can affect the level of electricity consumption. Extreme weather conditions due to global warming can affect the level of electrical energy consumption. Using machine learning, especially regression, electrical energy consumption can be predicted accurately based on weather data. Elasticsearch and Kibana are tools that can be used to help create interactive dashboards. With machine learning capabilities, Elasticsearch can perform data analytics and predict electrical energy consumption. The machine learning model uses the XGBoost library where the coefficient of determination (R2), Mean Absolute Error, and Explained Variance values are used as predictive assessments. From the model made, the R2 value is 0.05, the Mean Absolute Error is 12.58, and the Explained Variance is 0.07. With the dashboard that has been created, user testing of the system is carried out in the form of a survey to 41 users where their satisfaction with the system is tested. The survey was given in the form of a questionnaire using a google form. From the results obtained, as many as 46.3% of respondents had a positive experience and 26.8% of respondents had a very positive experience when using the dashboard system. It is hoped that users and operational parties can easily make decisions to reduce the use of electrical energy."

"Rancang campur beton merupakan proses bertahap dan kompleks untuk mencoba menemukan komposisi bahan terbaik guna menghasilkan beton dengan performa terbaik. Kuat tekan beton merupakan sifat terpenting dalam kualitas beton dibandingkan sifat-sifat lain. Dalam proses pembuatannya, banyak variabel terutama jumlah komposisi material penyusun yang dapat memengaruhi kuat tekan beton. Terdapat beberapa metode konvensional dalam memprediksi beton yang terkadang memberikan hasil prediksi lebih atau kurang dari kuat tekan yang ditargetkan. Diperlukan metode yang akurat dalam memprediksi kuat tekan beton agar dapat memberikan keuntungan secara signifikan terhadap penggunaan bahan. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Deep Neural Network (DNN) sebagai subbidang dari Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), untuk memprediksi kuat tekan beton berdasarkan komposisi campuran dan properti materialnya. Penelitian ini menghasilkan formula matematika berupa persamaan yang dihasilkan dari model DNN terbaik dengan melihat aspek error model dan grafik model loss. Terdapat total 2048 model yang dianalisis dengan variasi jumlah variabel input (feature) yang berbeda-beda. Model 280 pada kasus 1 dan model 23 pada kasus 5 merupakan model terbaik yang dihasilkan penelitian ini, dengan masing-masing nilai error model 43,8028 dan 5778,5850 untuk Mean Squared Error (MSE) serta 5,0073 dan 59,8225 Maen Absolute Error (MAE).

---

Concrete mix design is a gradual and complex process of trying to find the best ingredient composition to produce the best performing concrete. The compressive strength of concrete is the most important property in concrete quality compared to other properties. In the manufacturing process, many variables, especially the amount of material composition, can affect the compressive strength of concrete. There are several conventional methods of predicting concrete that sometimes give predictive results more or less than the targeted compressive strength. An accurate method of predicting the compressive strength of concrete is needed in order to significantly benefit the use of materials. Therefore, this research utilizes Deep Neural Network (DNN), a subfield of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI), to predict the compressive strength of concrete based on its mix composition and material properties. This research produces mathematical formulas in the form of equations generated from the best DNN model by looking at the aspects of model error and model loss graphs. There are a total of 2048 models analyzed with different variations in the number of input variables (features). Model 280 in case 1 and model 23 in case 5 are the best models produced by this study, with model error values of 43.8028 and 5778.5850 for Mean Squared Error (MSE) and 5.0073 and 59.8225 Maen Absolute Error (MAE), respectively."

"Curah hujan mempunyai dampak yang signifikan terhadap berbagai sektor kehidupan dan lingkungan. Misalnya, curah hujan membantu meningkatkan produktivitas pertanian, menjamin cadangan pangan dan air. Selain itu, curah hujan juga mempengaruhi kekeringan dan siklus air tanah. Oleh karena itu, mengetahui cara memperkirakan curah hujan di suatu daerah secara akurat sangat penting. Salah satu cara memperkirakan curah hujan adalah dengan menggunakan radar cuaca yang mengukur nilai reflektivitas, kemudian menggunakan persamaan Z-R untuk menghitung curah hujan yang terjadi. Namun, beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan model estimasi curah hujan kuantitatif dengan machine learning dari data radar hujan karena dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dibandingkan persamaan Z-R. penelitian lain menyatakan bahwa gradient boosting menghasilkan estimasi curah hujan yang lebih akurat dibandingkan beberapa algoritma lainnya. Pada penelitian ini, estimasi curah hujan dilakukan pada satu wilayah dengan tipe curah hujan lokal di Kota Gorontalo. Estimasi ini dilakukan dengan membandingkan keakuratan dua metode: persamaan Z-R dan algoritma machine learning. Persamaan Z-R yang digunakan adalah persamaan Z-R oleh Marshall-Palmer (𝐴 = 200, 𝑏 = 1.6) dan Rosenfeld (𝐴 = 250, 𝑏 = 1.2), sedangkan algoritma machine learning yang digunakan adalah gradient boosting. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa gradient boosting memberikan estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan kedua persamaan Z-R tersebut. Hasil estimasi algoritma gradient boosting memberikan nilai RMSE, MAE, dan R 2 masing-masing sebesar 0,61, 0,17, dan 0,86. Persamaan Marshall-Palmer Z-R menghasilkan nilai RMSE, MAE, dan R 2 sebesar 8,14, 3,66, dan -0,19. Estimasi persamaan Z-R Rosenfeld menghasilkan nilai RMSE, MAE, dan R 2 sebesar 8,18, 3,71, dan -0,20. Dari ketiga metrik tersebut, dapat disimpulkan bahwa gradient boosting memberikan estimasi yang paling akurat untuk curah hujan di wilayah dengan tipe hujan lokal di Kota Gorontalo.

---

Rainfall has a significant impact on various sectors of life and the environment. For example, rainfall helps increase productivity in agriculture, ensuring food reserves and water. In addition, rainfall also affects drought and the soil water cycle. Therefore, knowing how to estimate rainfall in an area accurately is essential. One way to estimate rainfall is to use a weather radar that measures reflectivity values, then use the Z-R equation to calculate the rainfall that occurs. However, Several previous studies have used machine learning quantitative rainfall estimation models from rain radar data because it can provide more accurate predictions than the Z-R equation. Another study state that gradient boosting provides more accurate rainfall estimation than several other algorithms. In this study, rainfall estimation was carried out in an area with local rainfall types in Gorontalo City. This estimation is done by comparing the accuracy of two methods: the Z-R equation and machine learning algorithms. The Z-R equation used is the Z-R Equation by Marshall-Palmer (𝐴 = 200, 𝑏 = 1.6) and Rosenfeld (𝐴 = 250, 𝑏 = 1.2), while the machine learning algorithm used is gradient boosting. The comparison results show that gradient boosting provides a more accurate estimation than the two ZR equations. The gradient boosting algorithm estimation results provide RMSE, MAE, and R 2 values of 0.61, 0.17 and 0.86, respectively. The Marshall-Palmer Z-R equation obtained RMSE, MAE, and R 2 values of 8.14, 3.66, and -0.19. The estimation of Rosenfeld's Z-R equation resulted in RMSE, MAE, and R 2 values of 8.18, 3.71, and - 0.20. From these three metrics, it is concluded that gradient boosting provides the most accurate estimate for rainfall in areas with localized rainfall types in Gorontalo City."

"Air dengan melalui proses elektrolisa dapat dipecah struktur molekulnya menjadi gas hidrogen dan oksigen dimana jumlah hidrogen yang terbentuk dua kali lipat dari oksigen. Hidrogen merupakan bahan bakar yang ideal untuk motor bakar 4 langkah dan merupakan bahan bakar yang ramah lingkungan. Dengan menambahkan gas hasil elektrolisa air ke motor bakar 4 langkah, dapat menggantikan sebagian porsi bahan bakar minyak yang digunakan.Permasalahan gas hasil elektrolisa air untuk digunakan sebagai bahan bakar tunggal bagi motor bakar adalah supply gas elektrolisa yang tidak mencukupi jumlah yang dibutuhkan motor bakar, disebabkan oleh laju produksi gas elektrolisa yang relatif kecil. Menjadikan gas elektrolisa air sebagai bahan bakar tambahan merupakan langkah yang cukup tepat bagi pengurangan pemakaian BBM. Penambahan gas elektrolisa air bagi motor bakar ini dengan melakukan injeksi pada bagian air box filter (sebelum karburator).Penambahan gas elektrolisa air melalui air box filter dapat mengurangi pemakaian BBM pada motor bakar. Penghematan tertinggi terjadi pada putaran motor 3500 rpm kondisi tanpa beban, ada pada nilai 3,71%.

---

Water Electrolysis can be separate water to became oxygen gas and hydrogen gas. The generated amount of hydrogen is twice the amount of oxygen. Hydrogen is most ideal fuel for 4 stroke engine and it is environment friendly. By adding water electrolysis gas result to 4 stroke engine, can replace some portion of fuel was used.

Gas of water electrolysis is cannot use as prime fuel for engine because of generated of gas is slightly. Using gas of water electrolysis is the best way to reduced fuel consumption. Injection gas of water electrolysis is placed at air box filter (before the carburetor).

By adding water electrolysis gas result to air box filter can reduced fuel consumption needed. Maximum Economical fuel comsumption is 3,71% occur at 3500 rpm without load."

"Paper ini mengeksplorasi penerapan teknik machine learning (ML) untuk memproyeksikan konsumsi energi biosolar di Indonesia di masa depan, yang bertujuan untuk memberikan informasi dan memandu pengambilan kebijakan di sektor energi. Transisi ke sumber energi terbarukan sangat penting bagi pembangunan berkelanjutan, terutama di negara-negara berkembang seperti Indonesia, yang telah menunjukkan peningkatan minat terhadap energi biosolar. Metode penelitian ini menggunakan Penelitian Kuantitatif dengan pendekatan Regresi Linier dan Sarima. Kami menggunakan beberapa model ML, menggunakan Phyton yang menganalisis dengan Multiple Linear Regression, Lasso Regression, dan Sarima, untuk menganalisis data historis mengenai konsumsi energi, indikator ekonomi, perubahan demografi, dan kemajuan teknologi. Temuan kami menunjukkan bahwa model ml dapat secara efektif memprediksi tren konsumsi biosolar, menyoroti pengaruh pertumbuhan ekonomi, urbanisasi, dan inovasi teknologi terhadap adopsi energi terbarukan. Model-model tersebut menunjukkan adanya peningkatan konsumsi biosolar, didorong oleh insentif kebijakan, kemajuan teknologi, dan meningkatnya kesadaran akan isuisu lingkungan. Keakuratan prediksi ml bergantung pada ketersediaan dan kualitas data. Selain itu, proyeksi tersebut mungkin tidak memperhitungkan perubahan ekonomi atau teknologi yang tidak terduga. Penelitian di masa depan harus fokus pada penggabungan sumber data yang lebih dinamis dan mengeksplorasi dampak perubahan kebijakan terhadap penerapan energi terbarukan. Kesimpulannya, pemanfaatan pembelajaran mesin untuk proyeksi kebijakan menawarkan pendekatan yang menjanjikan untuk mendukung pertumbuhan konsumsi biosolar di Indonesia. Studi ini memberikan landasan untuk penelitian di masa depan dan menyoroti potensi ml dalam menyusun kebijakan energi yang terinformasi dan efektif.

---

This paper explores the application of machine learning (ML) techniques to project the future consumption of bio solar energy in indonesia, aiming to inform and guide policy decisions in the energy sector. The transition to re-newable energy sources is crucial for sustainable development, especially in emerging economies like indonesia, which has shown a growing interest in bio solar energy. This research method uses Quantitative Research with Linear Regression and Sarima approaches. We employed several ML models, using Phyton which analyse with Multiple Linear Regression, Lasso Regres- sion and Sarima, to analyze historical data on energy consumption, economic indicators, demographic changes, and technological advancements. Our findings indicate that ml models can effectively predict bio solar consumption trends, highlighting the influence of economic growth, urbanization, and technological innovation on renewable energy adoption. The models suggest an increasing trajectory in bio solar consumption, driven by policy incentives, technological advancements, and a growing awareness of environmental is- sues. The accuracy of ml predictions is contingent upon the availability and quality of data. Furthermore, the projections may not account for unforeseen economic or technological changes. Future research should focus on incor- porating more dynamic data sources and exploring the impact of policy changes on renewable energy adoption. In conclusion, leveraging machine learning for policy projection offers a promising approach to support the growth of bio solar consumption in indonesia. This study provides a foundation for future research and highlights the potential of ml in crafting informed, effective energy policies."

"Air dengan melalui proses elektrolisa dapat memecah struktur molekulnya H2O -> 2H + 1/2 O2, dan proses pembakaran gas hidrogen menghasilkan produk berupa air (H2O), sehingga hidrogen merupakan bahan bakar yang ramah lingkungan dan dapat diperbaharui. Dengan menambahkan gas hasil elektrolisa air ke motor bakar 4 langkah, gas ini dapat menggantikan sebagian peran bahan bakar minyak sebagai sumber energinya.Permasalahan gas hasil elektrolisa air untuk digunakan sebagai bahan bakar tunggal bagi motor bakar adalah supply gas elektrolisa yang tidak sanggup memenuhi jumlah yang dibutuhkan motor bakar, karena laju produksi gas elektrolisa masih relatif kecil. Menjadikan gas elektrolisa air sebagai bahan bakar tambahan merupakan langkah yang cukup tepat bagi pengurangan pemakaian BBM. Penambahan gas elektrolisa air bagi motor bakar ini dengan melakukan injeksi pada bagian intake manifold (setelah karburator).Penambahan gas elektrolisa air melalui intake manifold dapat mengurangi pemakaian BBM pada motor bakar. Penghematan BBM terjadi pada putaran motor diatas 2750 rpm dan beban minimal 100 watt. Nilai penghematan BBM tertinggi terjadi pada putaran motor 3500 rpm dengan beban 400 watt yaitu sebesar 7,5 %.

---

Water can be separated into oxygen and hydrogen gases by electrolyzing. The amount of generated hydrogen is twice the amount of oxygen. Hydrogen is most ideal fuel for 4 stroke engine and it is environmental friendly. Adding water electrolysed gases into 4 stroke engine, can substitute some portion of the used fosil fuel.Gas of water electrolysis cannot be used as main fuel for engine because the rate of generated gases is too low and insufficient to fulfill the nedded fuel gas consumption. Therefore, adding water electrolysed gases as a supplementary fosif fuel will be very usefull to reduce the consumption of fosil fuel. This is done by injecting these gases at the intake manifold (after the carburetor).Adding these gases trough intake manifold, reduces the fosil fuel nedded. Saving fosil fuel occurs at rpm above 2750 and minimum load of 100 watts. The best saving of fosil fuel (7.5 %) occurs at rpm 3500 and 400 watts loaded."