## Penggunaan Algoritma Random Forest untuk Klasifikasi berbasis Kinerja Efisiensi Energi pada Sistem Pembangkit Daya
Ghiffari Awliya Muhammad Ashfania a, *, Toni Prahasto a , Achmad Widodo a , Tarwaji Warsokusumo b a Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, Tembalang, Kec. Tembalang, Kota Semarang, Jawa Tengah 50275
b PT. Indonesia Power, Jakarta, Indonesia 12950
Jl. Gatot Subroto No.Kav.18, Kuningan Tim., Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12950 *E-mail: ghiffari.awliya@gmail.com

## Abstract
Energy is one of the main performance parameters in the generation system apart from the reliability, availability, maintenance and safety (RAMS) parameters. Energy Efficiency Indicators (EEI) have a very significant role in cost efficiency related to the Cost of Supply of electric power and the reduction of CO 2 emissions related to the environment combined with the application of New and Renewable Energy based generators. Other power plant operation data that are monitored according to available sensors include: main steam (temperature, flow, pressure, spray water flow), reheat steam (temperature, flow, pressure, spray  water  flow),  feed  water  (temperature,  pressure,  flow),  exhaust  gas  (O 2 content,  temperature), condensate (vacuum pressure, temperature), coal (calorific value, flow), etc. So far, in equipment failure diagnosis, decision making is only based on features based on equipment performance. This paper aims to find new alternatives by using features based on Energy Efficiency Performance indicators as a basis for  diagnosing  equipment  failure  or  system  function  degradation  for  maintenance  decision  making. Diagnosis process uses the Random Forest Classifier (RFC) model which provide information on which features have anomaly so that the equipment or system associated with these features can be determined. In  addition,  by  using  the  RFC  model,  Feature  Importance  can  be  obtained  which  can  be  used  to determine the scope of maintenance work to be carried out. The results of the case study in this study indicate that by using the Net Plant Heat Rate (NPHR) indicator label feature and the predictor features of the Top 10 Controlled Variables, it is known that the features that have degraded functions related to energy  efficiency  performance  and  have  adjusted  their  priorities  are:  FFW  Temperature,  Main  APH Gas out Temperature, and O 2 Content in flue Gas.
Keywords: Random forest, NPHR, Controlled variable operation indicator, Efficiency energy

## Abstrak
Efisiensi  energi  adalah  salah satu  parameter kinerja utama dalam  sistem  pembangkit  daya  selain  dari parameter keandalan, ketersediaan, pemeliharaan, dan keselamatan (RAMS). Indikator Efisiensi Energi (EEI) mempunyai peran yang sangat signifikan dalam cost efficiency terkait Biaya Pokok Penyediaan (BPP)  tenaga  listrik  dan  penurunan  emisi  CO2  yang  terkait  dengan  lingkungan  hidup  yang dikombinasikan dengan aplikasi pembangkit berbasis Energi Baru dan Terbarukan (EBT). Data operasi pembangkit lainnya yang banyak dimonitor sesuai dengan sensor yang tersedia, antara lain: main steam ( temperature, flow, pressure, spray water flow ), reheat steam ( temperature, flow, pressure, spray water flow ), feed  water ( temperature,  pressure , flow ), exhaust  gas ( O2  content,  temperature ), condensate ( vacuum pressure, temperature ), coal ( calory value, flow ), dll. Selama ini dalam diagnosis kegagalan peralatan untuk pengambilan keputusan pemeliharaan hanya didasarkan pada fitur-fitur berbasis kinerja keandalan  peralatan.  Penelitian  dalam  paper  ini  bertujuan  untuk  mencari  alternatif  baru  dengan penggunaan  fitur-fitur  berbasis indicator Kinerja  Efisiensi  energi  sebagai  basis  dalam  diagnosis kegagalan  peralatan  atau degradasi  fungsi  sistem  untuk pengambilan keputusan  pemeliharaan.  Proses diagnosis menggunakan model Random Forest Classifier (RFC) yang memberikan informasi fitur-fitur mana  yang  mengalami  anomali  sehingga  dapat  ditentukan  peralatan  atau  sistem  yang  berhubungan dengan  fitur  tersebut.  Selain  itu  juga  dengan  menggunakan  model  RFC  dapat  diperoleh Feature Importance yang dapat dimanfaatkan untuk menentukan prioritas lingkup pekerjaan pemeliharaan yang akan dilakukan. Hasil kajian studi kasus dalam penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan fitur  label  indikator Net  Plant  Heat  Rate (NPHR)  dan  fitur-fitur  prediktor  dari  Top  10  Variabel Terkendali, diketahui fitur-fitur yang mengalami degradasi fungsi operasi terkait kinerja efisiensi energi dan sudah disesuaikan prioritasnya adalah: Final Feed Water Temperatur , Main Air Preheater Gas Out Temperature , dan O 2 Contents in Flue Gas .
Kata kunci: random forest, NPHR, Indikator operasi variabel terkendali

## 1. Pendahuluan
Penggunaan  bahan  bakar  fosil  yang  diterapkan  pada  industri  pembangkit  listrik  dewasa  ini  telah  mengalami penurunan.  Pembangkit  data  yang  menggunakan  bahan  bakar  fosil  sebagai  energi  primernya  telah  mendorong  dalam peningkatan  emisi  gas  rumah  kaca,  khususnya  gas  karbondioksida  (CO 2 )  [1].  Meningkatnya  jumlah  CO 2 yang  sangat tajam  memberikan  dampak  yang  cukup  besar  terhadap  perubahan  iklim.  Untuk  meningkatkan  efektivitas  dalam penggunaan energi pada era ini adalah dengan menggunakan teknik analisis data dalam menghasilkan self-diagnosis fault . Penggunaan self-diagnosis fault telah diterapkan dengan menggunakan berbagai managemen index efisiensi energi  [2]. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Diagnostik gangguan berbasis efisiensi energi menggunakan data sistem kendali terdistribusi (DCS) dengan Random Forest Classifier (RFC) [3,4] dan data real-time dari pembangkit listrik tenaga  uap  berbahan  bakar  batubara  dengan  kelas  daya  400  MW.  Output  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk membuat keputusan mengenai ruang lingkup peralatan yang akan dipelihara.
Manajemen  pemeliharaan  konvensional  yang  dipakai  selama  ini  masih  menggunakan  indikator Reliability, Availability, Maintainability & Safety (RAMS) sebagai basis untuk monitoring dan pengambilan keputusan. Indikator ini sifatnya berhubungan dengan kondisi kesehatan aset fisik mesin industri yang terkait dengan modus kegagalan fisiknya. Beberapa indikator kinerja RAMS secara praktis yang diaplikasikan untuk industri ketenagalistrikan adalah: Equivalent Availability Factor (EAF), Suddent Outage Factor (SdOF), Equivalent Forced Outage Rate (EFOR), dan Capacity Factor (CF). Data-driven diagnostic and prognostic berbasis data kinerja RAMS juga sudah banyak dilakukan dengan berbagai variasi algoritma yang sudah cukup maju dalam aplikasinya. Indikator kinerja lagging dari aset mesin industri yang juga selalu dimonitor adalah Energy Efficiency Indicators (EEI), seperti: Specific Fuel Consumption (SFC, kg/kWh), Net Plant Heat  Rate (NPHR,  kCal/kWh), Thermal  Efficiency (   )  dan Fuel  Cost (Rp/kWh).  Selanjutnya  akan  dibahas  secara spesifik tentang pemanfaatan data indikator kinerja dalam pengambilan keputusan pemeliharaan dengan menggunakan algoritma data-driven diagnostic & prognostic.

## 1.1 Indikator Efisiensi Energi
Meningkatkan efisiensi energi berarti meningkatkan efektivitas penggunaan energi dengan menghasilkan output yang sama. Efisiensi energi tidak selalu berdampak pada emisi gas rumah kaca. Kondisi ini disesuaikan dari energi primer pada  sistem  tersebut.  Jika  energi  primer  pada  sistem  berupa  bahan  bakar  fosil,  dengan  meningkatkan  efektivitas penggunaan bahan bakar tersebut dapat mengurangi emisi gas rumah kaca, berbeda dengan energi primer seperti listrik yang mana tidak begitu mengurangi dampak emisi. Penilaian efisiensi energi (EE) dapat digunakan untuk pengambilan keputusan  tentang  strategi dan  tindakan  prioritas  untuk mengurangi konsumsi  energi,  permintaan  energi,  dan masalah lingkungan. Untuk penilaian ini, EE diekspresikan dengan menggunakan lebih sedikit energi untuk menghasilkan jumlah layanan atau output yang berguna yang sama. Dengan demikian, persamaan EE dirumuskan dalam Persamaan 1.
𝐸𝐸 = 𝑤𝑜𝑟𝑘 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 (1)
Empat kategori EEI telah dikembangkan dalam berbagai penelitian seperti indikator termodinamika [5], indikator termodinamika-fisika  [6],  indikator  termodinamika-ekonomika  [7],  dan  indikator  ekonomi  atau  keuangan  [8].  Dalam perhitungan efisiensi energi, terdapat parameter lain yang digunakan oleh industri pembangkit yang disebut dengan Net Plant Heat Rate (NPHR). NPHR adalah istilah yang digunakan oleh industri pembangkit yang juga untuk menentukan efisiensi termal pada suatu pembangkit. Nilai NPHR ditentukan dengan persamaan 2.
𝑁𝑃𝐻𝑅 ( 𝑘𝑘𝑎𝑙 𝑘𝑊ℎ ) = 𝑚 𝑐𝑜𝑎𝑙 × 𝐻𝐻𝑉 𝑁𝐺𝑂 (2)
Yang mana, m coal adalah Laju alir batu bara per jam (kg/h), HHV adalah Nilai kalori batu bara gross (kkal/kg), NGO adalah Net Generator Output / Net Load .
Selain dari indikator efisiensi energi, terdapat indikator operasi lain yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi energi. EPRI telah menetapkan 22 faktor laju panas yang dapat dikontrol. Dari 22 faktor tersebut diperoleh 10 variabel terkendali untuk operasi dan pemeliharaan boiler yang diterapkan oleh Storm Tech Company dan digabungkan dengan referensi aktual dari pembangkit listrik terpilih [9], yaitu: (1) main steam temperature, (2) hot reheat steam temperature,
(3) main steam water spray flow, (4) hot reheat steam water spray flow, (5) main steam pressure, (6) main air preheater gas out temperature, (7) final feed water temperature, (8) LP turbine exhaust vacuum pressure, (9) condenser make up water flow, dan (10) O 2 content in flue gas out.
Sepuluh sensor teratas variabel terkendali ini dipilih berdasarkan data kejadian yang sensornya memiliki dampak tinggi pada efisiensi termal. parameter yang terjadi masalah akan dilihat dari seberapa besar rugi daya yang terjadi dan akan  dipilih  parameter  mana  yang  paling  besar  pengaruhnya  terhadap  efisiensi  termal.  Berdasarkan  pengalaman
penerapan  10  variabel  referensi  Storm  yang  telah  diterapkan,  rata-rata  unit  PLTU  berpotensi  meningkatkan  heat  rate sekitar 300 hingga 500 Btu per kWh [9]. Gambar 1 menunjukkan 22 sensor variable terkendali laju panas.
Gambar 1. Diagram 22 controllable heat rate variables pada boiler [9]
Dengan  menggunakan  Analisis  Pareto  untuk  memprioritaskan  variabel-variabel  yang  paling  berpengaruh  atau berpengaruh signifikan terhadap indikator kinerja utama (efisiensi termal atau NPHR), maka dipilih 10 variabel terkendali yang paling berpengaruh secara signifikan terhadap pengendalian kerugian. Gambar 2 menunjukkan bagaimana analisis Pareto memprioritaskan parameter mana yang akan dievaluasi untuk diagnosis.
Gambar 2. Analisis pareto untuk memprioritaskan 10 variabel terkendali.
1.2 Machine Learning: Random Forest Classifier
Machine  learning (ML)  merupakan  sebuah  algoritma  mesin  pembelajaran  yang  dapat  mencari  korelasi  dari karakteristik data yang diberikan. ML membutuhkan data latih ( training data ) yang cukup dalam membangun sebuah model algoritma cerdas dan perlu diverifikasi akurasinya dengan menggunakan data pengujian ( testing data ). Selanjutnya model  algoritma  ML  ini  secara  mandiri  akan  mampu  memberikan  prediksi  berupa  hasil  regresi  dan  klasifikasi  atau klastering  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  diagnosis  dan  prognosis. Decision  Tree atau  pohon  keputusan  adalah algoritma yang memisahkan sebuah kelompok data dengan menggunakan struktur pohon. Konsep dari pohon keputusan ini  adalah  membuat  pemisahan  Data  Berdasarkan  kondisi  yang  mana  kondisi  tersebut  dibuat  dalam  bentuk  cabang.
Algoritma decision tree mempunyai beberapa algoritma, yaitu ID3 berdasarkan nilai entropy dan CART berdasarkan nilai gini. CART merupakan algoritma decision tree selain ID3 [10]. Pada tahun 1984, sekelompok ahli statistik menerbitkan buku Classification and Regression Trees atau CART [11], yang menjelaskan generasi dari decision tree biner. Rumus dari pencarian nilai impurity pada algoritma CART ditunjukkan pada Persamaan 3.
Gini (𝐷) = 1 − ∑ 𝑃 𝑖 2 𝑚 𝑖=1 (3)
Yang mana:
P i
: Nilai peluang dari sebuah nilai tuple D pada suatu kelas
m : Jumlah label kelas
Indeks Gini mempertimbangkan pemisahan biner untuk setiap atribut. Untuk mempertimbangkan pemisahan biner, diperlukan perhitungan jumlah bobot dari impurity dari setiap partisi yang dihasilkan. Misalnya, jika biner dipecah pada partisi  A,  D  menjadi  D 1 dan  D 2 ,  maka  nilai  indeks gini dari  D  yang diberikan  partisi  tersebut  dapat ditentukan.  Nilai indeks gini ditunjukkan pada persamaan 4.
Gini A ( D ) = |𝐷1| |𝐷| 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐷 1 ) + |𝐷2| |𝐷| 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐷 2 ) (4)
Impurity reduction yang timbul dari pemisahan biner pada atribut bernilai diskrit atau bernilai kontinu A ditunjukkan pada persamaan 5.
Δ Gini (A) = Gini (D) − Gini A (D) (5)
Decision tree adalah algoritma yang praktis. Model yang menggunakan algoritma ini mudah digunakan, mudah dikembangkan,  mudah  diinterpretasikan.  Tetapi  hampir  dari  setiap  penelitian  tidak  diimplementasikan. Decision  tree mempunyai  aspek  yang  mana  dapat  menghalangi  model  untuk  menjadi  alat  ideal  dalam predictive  learning yaitu inaccuracy [12]. Dengan kata lain, algoritma ini cocok untuk mengelompokkan data yang digunakan dalam pembuatan model tetapi tidak fleksibel dalam mengklasifikasikan sampel baru.
Random forest adalah metode ensemble dari decision tree . Random forest menggabungkan kesederhanaan decision trees dengan  fleksibel  menghasilkan  peningkatan  besar  pada  akurasi. Random  forest menggunakan  teknik Bootstrap aggregating ( Bagging ) dengan membuat dataset bootstrapped untuk mengurangi varians dalam kumpulan noisy data dan aggregating dengan melakukan voting pada hasil terbanyak. Dataset bootstrapped akan melatih setiap model decision trees secara paralel. Hasil yang bervariasi dari tiap model decision trees akan dilakukan voting dan jumlah terbanyak akan menjadi hasil akhir. Gambar 3. menunjukkan ketergantungan random forest terhadap tiap decision trees .
Gambar 3. Random forest dengan berbagai model decision trees [13].
Dari setiap pohon keputusan yang menjadi hutan bebas akan menjadi acuan dalam penentuan label. Hasil yang bervariasi  dari  tiap  model  decision  trees  akan  dilakukan  voting  dan  jumlah  terbanyak  akan  menjadi  hasil  akhir  dari prediksi label.

## 2. Metodologi Penelitian
Langkah  awal  dalam  pembuatan  model  diagnostik,  terlebih  dahulu  ditentukan  indikator  yang  menjadi  dasar terjadinya suatu anomali fungsional dalam pengoperasian pembangkit. Indikator sensor operasi tersebut akan menjadi data prediktor untuk menentukan kondisi nilai NPHR. NPHR akan diatur threshold untuk menentukan kondisi NPHR. Threshold diatur dengan nilai sebesar 2650, yang mana jika nilai NPHR kurang dari 2650 dianggap baik dan jika nilai NPHR  lebih  dari  2650  dianggap  buruk.  Data  prediktor  yakni  10  sensor operasi  terkendali  teratas  akan  dipelajari  oleh model  RFC  guna  untuk  memprediksi  label  baik  buruknya  nilai  NPHR.  Model  RFC  dengan  akurasi  terbaik  akan memberikan  keluaran  sensor  mana  saja  yang  paling  mempengaruhi  label  NPHR  yang  disebut  juga  sebagai  feature importances. Feature importances akan memberikan persentase dari setiap sensor yang mempengaruhi nilai NPHR dan dari persentase tersebut diambil yang paling tinggi yang menunjukan adanya degradasi performa pada sensor tersebut yang menyebabkan nilai NPHR naik.
Indikasi anomali tersebut dapat ditelusuri dari hasil trending data terhadap waktu dimana batas yang diijinkan telah ditentukan  ketika  data  melebihi  ambang  batas.  Indikasi  anomali  akan  menjadi  validasi  dari  sensor  operasi  variabel terkendali.  Peralatan  sistem  pembangkit  listrik  yang  mengalami  penurunan  fungsi  operasi  akan  mengakibatkan peningkatan konsumsi energi yang kemudian secara bersama-sama berkontribusi pada peningkatan nilai indikator kinerja NPHR.  Terjadinya  penurunan  fungsi  operasi  peralatan  dapat  dideteksi  dari  data  indikator  operasi  masing-masing peralatan berdasarkan baselinevalue. Flowchart penelitian ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart penelitian fault efisiensi energi dengan RFC

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Diagnostik berbasis Data
Diagnosis pada Data A dengan label NPHR menggunakan algoritma klasifikasi random forest classifier . Sensor NPHR dikelompokkan menjadi label Good dan Bad dengan mengatur nilai threshold sebesar 2650. Nilai NPHR yang melebihi threshold akan dikategorikan menjadi label Bad dan nilai NPHR yang kurang dari threshold akan dikategorikan menjadi  label Good .  Dengan  data  10  sensor  operasi  variable  terkendali,  data  tersebut  akan  menjadi  prediktor  untuk melakukan klasifikasi label Bad dan Good yang sudah ditentukan. Klasifikasi menggunakan hyperparameter tuning pada RFC. Parameter yang digunakan untuk hyperparameter tuning pada klasifikasi ini ditunjukkan pada Tabel 1. Tujuan dari hyperparameter ini  adalah  untuk  mengurangi  kemungkinan  terjadinya  model  yang  terlalu overfit dalam  memprediksi nilai NPHR
Tabel 1. Hyperparameter pada RFC
Machine Learning Hyperparameter Random Forest Classifier Max Depth: 4,5,6 Criterion: ‘gini’ Estimator: 50,100
Dari berbagai parameter dengan hyperparameter yang ditentukan, didapatkan model dengan akurasi terbaik adalah model RFC dengan parameter max_depth = 6 dan estimator sebesar 50 pohon keputusan. Nilai akurasi yang didapatkan pada  model  terbaik  ini  adalah  sebesar  92,6%.  Skor  ini  cukup  besar  sehingga  cukup  baik  sebagai  model  klasifikasi pengelompokan nilai NPHR. Skor dari model RFC ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Skor model RFC dengan parameter terbaik
Dari model RFC pada Gambar 5 menunjukkan selain nilai akurasi yang cukup tinggi, nilai presisi, recall dan skor- F1 dari model tersebut juga sangat tinggi, mendekati nilai 90%. Sehingga persiapan data yang digunakan untuk melatih model  RFC  cukup  baik.  Model  RFC  mempunyai  keluaran  feature  importances.  Feature  importances  menunjukkan seberapa  pengaruh  sensor  variabel  terkendali  dalam  pengelompokan  nilai  NPHR  yang  buruk  maupun  baik.  Diagram batang dari feature importances ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Feature importances dari model RFC terhadap data indikator variabel terkendali
Pada  diagram  batang  ini  dapat  diasumsikan  bahwa  sensor  yang  paling  memberikan  pengaruh  terhadap pengelompokan nilai NPHR adalah Temperatur final feed-water, Temperatur Main APH Gas Out dan dilanjutkan dengan konten  oksigen  pada  gas  buang.  Sensor  yang  diambil  adalah  3  teratas  sehingga  peralatan  yang  perlu  dilakukan pemeliharaan adalah 3 sensor tersebut.

## 3.2 Validasi Dan Penentuan Lingkup Pemeliharaan
Sensor variabel terkendali memiliki milai baseline yang menjadi acuan dalam pembuatan sebuah threshold yang menentukan status dari kondisi sensor tersebut. Nilai baseline direkomendasikan oleh SME dan menjadi acuan utama dalam penentuan kondisi peralatan pada pembangkit. Di saat sensor tersebut melewati nilai threshold, maka status dari sensor tersebut dalam keadaan buruk. Sebaliknya, jika masih dalam threshold, maka status dari sensor tersebut dalam keadaan baik. Jumlah dari baik buruknya sensor tersebut akan menjadi acuan dalam penentuan status Normal atau Kritis. Cakupan data yang akan didiagnostik berdasarkan nilai base line value adalah nilai NPHR yang buruk atau melebihi 2650. Tabel 3 menunjukkan status dari 10 sensor variabel terkendali berdasarkan nilai baseline dari nilai NPHR yang melebihi 2650.

## Kelas Normal Kelas Gagal
Kelas Normal 243 28 Kelas Gagal 9 220 kelas precision recall f1-score Normal 96.43 89.67 92.93 Gagal 88.71 96.07
92.24 accuracy Data Test 92.60 Random Forest Classifier Confusion Marix Data Prediction
Tabel 2. Status 10 teratas variabel terkendali berdasarkan nilai baseline No. Sensor Upper Limit Lower Limit Good Bad Status 1 MAIN STEAM Temp 541.695 536.305 1321 33 Normal 2 HOT RH STEAM Temp. (AVG) 541.695 536.305 1267 87 Normal 3 MS WATER SPRAY Flow 21.494 17.586 67 1287 Kritis 4 RH WATER SPRAY Flow 1.76 1.44 895 459 Normal 5 MAIN STEAM Press 169.302 164.298 1157 197 Normal 6 MAIN APH GAS OUT Temp (AVG) 162.18 155.82 126 1228 Kritis 7 FINAL FEED WATER Temp 246.7686 237.0914 232 1122 Kritis 8 LP TRB EXH. VACUUM Press 711.747 697.653 1351 3 Normal 9 COND. MAKE UP Flow 1.045 0.855 1288 66 Normal 10 O2% IN FLUE GAS OUT (AVG) 2.92116 2.52282 88 1266 Kritis
Dari  Tabel  2 dapat disimpulkan  bahwa  terdapat 4  senosr yang  mengalami  anomali  dengan  status  kritis,  sensor tersebut adalah Main Steam Water Spray Flow, Main APH Gas Out Temp (Avg), Final Feed Water Temperature dan O2% in Flue Gas Out. Tabel 3 memvalidasi bahwa 3 dari  4 sensor yang memiliki status kritis ini adalah sensor yang mempengaruhi kenaikan nilai NPHR sehingga peralatan yang terkait dengan indikator operasi ini menjadi bagian dari lingkup pemeliharaan. Sensor Main Steam Water Spray Flow termasuk dalam kondisi kritis tetapi tidak termasuk dari bagian yang mempengaruhi kenaikan nilai NPHR dikarenakan sensor Main Steam Water Spray Flow sudah kritis dari awal pada saat nilai NPHR masih rendah.

## 4. Kesimpulan
Model  diagnosis  pada  Data  Top  10  Variabel  Terkendali  dan  NPHR  yang  dibangun  dengan  algoritma  RFC mempunyai akurasi 92,8% dengan model terbaik menggunakan parameter max_depth sebesar 5 dengan estimator pohon keputusan sebanyak 50. Keluaran model RFC didapatkan data sensor yang mempengaruhi kenaikan nilai NPHR adalah data  penurunan  temperatur  FFW  dan  kenaikan  temperatur  Main  APH  gas  out  dan  konten  oksigen  pada  gas  buang. Pengaruh dari sensor yang menyebabkan nilai NPHR divalidasi dengan status kondisi kritis dari setiap sensor dengan menggunakan baseline value. Dari 4 sensor kritis, didapatkan 3 sensor yang sama yang mempengaruhi kenaikan nilai NPHR.
Dari  penelitian  ini  diperlukan  adanya  peningkatan  terhadap  teknologi  akuisisi  data,  yang  terdapat  di  PI  system untuk  mendapatkan  nilai  data  sensor  yang  akurat.  Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  masih  dalam  tahap pengembangan sehingga belum dapat digunakan dengan semestinya dan perlu dikembangkan lebih lanjut pada penelitian selanjutnya

## Referensi
[1] Moriarty, P., & Honnery, D. (2019). Energy efficiency or conservation for mitigating climate change?. Energies, 12(18), 3543.
[2] Wang, J. M., Ge, X., Zhang, L., & Zhang, H. (2016). Management index systems and energy efficiency diagnosis model for power plant: cases in China. Mathematical Problems in Engineering, 2016.
[3] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32.
[4] Loh,  W.  Y.  (2011).  Classification  and  regression  trees.  Wiley  interdisciplinary  reviews:  data  mining  and knowledge discovery, 1(1), 14-23.
[5] Economidou, M., Todeschi, V., Bertoldi, P., D'Agostino, D., Zangheri, P., & Castellazzi, L. (2020). Review of 50 years of EU energy efficiency policies for buildings. Energy and Buildings, 225, 110322.
[6] Jørgensen, S. E. (2010). Ecosystem services, sustainability and thermodynamic indicators. Ecological Complexity, 7(3), 311-313.
[7] Giacone, E., & Mancò, S. (2012). Energy efficiency measurement in industrial processes. Energy, 38(1), 331- 345.
[8] Rosenquist,  G.,  McNeil,  M.,  Iyer,  M.,  Meyers,  S.,  &  McMahon,  J.  (2006).  Energy  efficiency  standards  for equipment: Additional opportunities in the residential and commercial sectors. Energy Policy, 34(17), 3257-3267.
[9] Storm, D. (2009). Applying the Fundamentals for Best Heat Rate Performance of Pulverized Coal Fueled Boilers. EPRI Heat Rate Conference, 1–14.
[10] Han, J., Pei, J., & Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann.
[11] Loh,  W.  Y.  (2011).  Classification  and  regression  trees.  Wiley  interdisciplinary  reviews:  data  mining  and knowledge discovery, 1(1), 14-23.
[12] Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
[13] Pedregosa,  F.,  Varoquaux,  G.,  Gramfort,  A.,  Michel,  V.,  Thirion,  B.,  Grisel,  O.,  ...  &  Duchesnay,  E.  (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. the Journal of machine Learning research, 12, 2825-2830.