## PEMODELAN PRODUKSI ENERGI PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA 1000 WP DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES
ARIF FAHRIZAL 1 , DANI RUSIRAWAN 2 , LITA LIDYAWATI 3
1,2,3 Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ariffahrizal1987@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  penelitian  ini,  akan  diuraikan  pemodelan  karakteristik  produksi  energi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) 1000 Watt peak (Wp) dalam periode Juni 2020-Desember  2021,  dengan  menggunakan  salah  satu  algoritma machine learning, yaitu Naive Bayes.  Fitur yang digunakan dalam pemodelan adalah radiasi matahari, temperatur & pancaran sinar, yang dibagi menjadi lima label kelas yaitu Very  low,  Low,  Medium,  High,  dan  Very  High.  Perbandingan  data  latih  dan  uji dibagi  menjadi  3  skenario,  yaitu  90%:10%,  80%:20%,  75%:25%.  Hasil pemodelan  memperlihatkan  bahwa  skenario  perbandingan  75%:25%  memiliki nilai mean  absolute  error  (MAE),  root  mean  squared  error  (RMSE)  dan  mean absolute  percentage  error  (MAPE)  terkecil  (dibanding  skenario  lain),  masing- masing sebesar 0,14; 0,38; dan 6,52, yang artinya skenario ini memiliki akurasi relative  lebih  tinggi  (dibanding  skenario  lain),  jika  dibandingkan  terhadap karakteristik produksi energi referensi.
Kata kunci: modul fotovoltaik, machine learning, MAE, RMSE, MAPE

## ABSTRACT
In this research, the modeling of energy production characteristics of 1000 Watt peak of the Solar Power Plant (SPP) will be elaborated for the period of June 2020- December 2021, using one of the machine learning algorithms, i.e., Naïve Bayes. The features used are solar radiation, temperature & light beam. Each of feature is divided into five class labels, namely Very low, Low, Medium, High, and Very High.  The  comparison  of  training  and  test  data  is  divided  into  3  scenarios  i.e., 90%:  10%,  80%:  20%,  75%:  25%.  Based  on  modeling,  it  is  found  that  a 75%;25% scenario shows the smallest of MAE, RMSE, and MAPE, i.e., 0.14, 0.38, and 6.52, respectively. It means that this scenario has the highest accuracy in this modeling (if compared to the actual's energy production characteristics).
Keywords : photovolataic module, machine learning, MAE, RMSE, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  energi  dunia  terus  meningkat,  dan  berdasarkan  laporan Internasional  Energy Agency (IEA), kebutuhan energi dunia di tahun 2030 akan meningkat sebesar 45%. Di sisi lain,  rata-rata  kebutuhan  energi  di  Indonesia  meningkat  sebesar  1,6  %  per  tahun (Rudiyanto, dkk, 2019) . Untuk meningkatkan pasokan energi berkelanjutan, pembangkit listrik  berbasis  energi  terbarukan  merupakan  satu-satunya  solusi (Adibhatla  &  Kaushik, 2017). Potensi energi terbarukan di Indonesia sangat besar, namun belum  tergarap secara maksimal (Suharyati, dkk, 2019) . Radiasi matahari adalah sumber energi yang paling tua dan modern sehingga  dapat dijadikan  sumber energi terbarukan (Boyle, 2004). Produksi energi yang diperoleh instalasi photovoltaic (PV)/fotovoltaik (FV) dapat diestimasi melalui label klasifikasi  melalui Machine  Learning  sehingga  dapat  digunakan  untuk  melatih  berbagai skenario pengujian dengan algoritma klasifikasi naïve bayes dan k-nearest neighbors,  dengan menggunakan fitur radiasi matahari harian, suhu harian dan pancaran sinar harian (Ikhsan, 2020) .
Sistem PLTS dapat  mengubah langsung energi surya yang diterima oleh sel FV menjadi energi listrik  berdasarkan  efek  fotoelektrik (Kou,  2015) .  Beberapa  sistem    PLTS  yang  umum diantaranya adalah stand alone, grid connected dan hybrid (Rusirawan D, 2012). Prinsip kerja sel  mirip dengan instrumen semikonduktor dioda surya (Zulkifli, 2011), (Sari, 2019) . Komponen-komponen elektron akan keluar dari lapisan anti refleksi sel surya sebagai akibat berinteraksi  dengan  cahaya,  sehingga sel fotovoltaik  menghasilkan  arus searah  (DC),  yang dapat    digunakan  untuk  peralatan  DC,  sedangkan  untuk  peralatan  AC  membutuhkan komponen lain selain modul surya (Jos, 2017), (Sari, 2019) . Sementara itu, pembangkit listrik tenaga surya yang tidak mengubah energi surya menjadi energi listrik secara langsung disebut  sistem  tenaga  surya  terkonsentrasi  ( concentrated  solar  power  system).  Sistem  ini bekerja dengan cara mempusatkan energi matahari dari luar untuk ditangkap oleh suatu kaca dan diarahkan pada satu area kecil, dan energi matahari tersebut dapat diubah menjadi energi panas, yang selanjutnya dapat  menggerakkan siklus turbin uap sebagai penggerak generator (Bhutka, Gajjar, & Harinarayana, 2016) . Memperhatikan karakteristik I-V  (arus terhadap tegangan) dari FV, terlihat bahwa pada temperatur modul konstan, makin besar irradiasi akan berpengaruh besar terhadap perubahan arus hubung singkat ( I sc ), tetapi efeknya akan kecil terhadap perubahan tegangan sirkuit terbuka ( V OC )), sedangkan berdasarkan karakteristik P- V  (daya terhadap tegangan) pada temperatur modul konstan, peningkatan irradiasi matahari akan memberikan pengaruh  signifikan terhadap daya keluaran modul FV. Dari karakteristik ini  terlihat  bahwa  daya  akan  memiliki  puncak  pada  tegangan  tertentu,  dan  jika    tegangan tertentu telah dicapai, maka daya keluaran yang dihasilkan akan turun kembali (Rusirawan & Farkas, 2014) , (Sari, 2019).
Tahun 2013-2014 telah dilakukan penelitian mengenai produksi energi listrik harian FV dengan metode klasifikasi naïve bayes. Fitur yang digunakan adalah radiasi matahari, temperatur & pancaran sinar. Setiap fitur dibagi menjadi lima label kelas yaitu Very low, Low, Medium, High, dan Very High agar proses klasifikasi lebih sederhana. Hasilnya diperoleh prediksi recall 98,305 %  dan  akurasi  82,191% (Bayindir,  dkk,  2017). Selain  itu,  di  Singapura  telah  dilakukan peramalan  produksi  energi FV  jangka  pendek  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier (NBC).  Parameter  input  yang  digunakan  seperti  daya  sesaat,  temperatur  luar  ruangan, temperatur panel, penyinaran di  lokasi dan waktu harian untuk meramalkan energi yang akan dipanen oleh sistem FV dalam periode 15 menit berikutnya. Hasil perkiraan diklasifikasikan menjadi lima tipe yaitu very low, low, medium, high dan very high. Data uji historis dari sistem PV FV yang ada di Singapura digunakan untuk mengevaluasi akurasi metode peramalan NBC. Hasil perbandingan  menunjukkan  bahwa  metode yang  diusulkan  mampu  mencapai akurasi peramalan lebih dari 68 persen ( Quek, Woo, & Logenthiran, 2017) .
Institut Teknologi Nasional Bandung (Itenas Bandung telah mengoperasikan PLTS jenis grid- connected system 1 kWp sejak Januari  2018. PLTS ini memiliki bagian utama modul FV dan inverter.  Tujuan  dari  didirikannya  PLTS  ini  selain  digunakan  sebagai      penerangan  pada sebagian koridor gedung 1 (Gedung kuliah dan studio Prodi Desain) lantai 4 digunakan juga untuk    sarana  penelitian,  sarana  edukasi  bagi  mahasiswa,  pelajar  serta  umum.  Gambar  1 menunjukan Instalasi PLTS 1 kWp di Itenas (Hidayat, Rusirawan, & Tanjung, 2019).
Gambar 1. Instalasi FV PLTS Institut Teknologi Nasional Bandung
Dalam penelitian ini pemodelan produksi energi pembangkit listrik tenaga surya 1 kWp akan diuraikan  dengan  menggunakan  algoritma naive  bayes,  sebagai  metode  klasifikasi  dari machine learning dengan menggunakan beberapa skenario perbandingan data latih dan data uji.  Modul  FV  PLTS  yang  dijadikan  objek  penelitian  ini  adalah  modul  JAM6-60-250,  yang terletak di roof-top gedung 1, Institut Teknologi Nasional Bandung. Secara spesifik modul ini terletak pada ketinggian 714 meter diatas permukaan laut dengan letak geografis 6 o 90” lintang selatan dan 107 o 64” bujur timur.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Naïve Bayes Klasifikasi naïve  bayes  adalah  suatu  metode  pengklasifikasian  statistik  berdasarkan  pada teorema bayes. Dengan teorema ini peluang di waktu yang akan datang dapat diperkirakan ( forecasting) berdasarkan pengalaman di waktu sebelumnya dengan asumsi bahwa setiap fitur penentu keputusan bersifat bebas ( independence) sehingga keberadaan setiap fitur tidak ada kaitannya  dengan  keberadaan  fitur  yang  lain.  Dalam  konteks Naïve  kondisi  antar  fitur diasumsikan  saling  bebas.  Teorema Bayes  ditunjukkan  oleh  persamaan  (2.1) (Ikhsan, 2020).
P(A|B) = (P( B | A ) x P(A)) P(B) (2.1)
Dimana:
P(A|B) :  Fitur B ( posterior probability) mendasari probabilitas label A P(B|A) :  Label A ( likelihood)  mendasari probabilitas fitur B
P(A)  :  Probabilitas label A ( prior probability)
P(B)  :  Probabilitas fitur B ( evidence)
Label yang memiliki posterior probability paling tinggi akan dijadikan hasil prediksi, dan dapat menentukan hasil prediksi label untuk suatu sampel data dengan suatu perbandingan. Pada penelitian ini  digunakan lima fitur kelas dengan menggunakan tipe sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi .  Sementara itu, parameter atau fitur yang digunakan adalah temperatur, pancaran, dan radiasi.

## 2.2 Confusion Matrix
Kinerja model klasifikasi ( classifier) pada satu set data uji,  nilai sebenarnya dapat diketahui dan digambarkan  melalui confusion matrix. Error matrix atau confusion matrix adalah istilah yang  sama  pada machine  learning  dan  khususnya  pada  klasifikasi  statistik.  Kinerja  suatu algoritma dapat digambarkan pada tabel 2.1, confusion matrix. Hasil prediksi pada masalah klasifikasi, jumlah prediksi benar dan salah dirangkum dengan nilai-nilainya,  serta dipecah kepada  masing-masing  label,  ditampilkan  di  tabel  2.1  ,  sehingga  dapat  diketahui  jenis kesalahan yang dibuat oleh classifier.
Tabel 2.1 Confusion Matrix
Fitur Perkiraan Positive (P) Negative (N) Fitur Sebenarnya P True Positive (TP) False  Negative (FN) N False  Positive (FP) True Negative (TN)
Dimana:
True Positive  : Data positif dan diperkirakan benar True Negative : Data negatif dan diperkirakan benar False Positive  : Data negatif namun diperkirakan sebagai data positif (eror tipe 1) False Negative : Data positif namun diperkiarakan sebagai data negatif (eror tipe 2)
Tabel 2.2  memperlihatkan confusion matrix lebih kompleks dibandingkan dengan tabel 2.1 karena menggunakan 5 fitur klasifikasi.
Tabel 2.2 Confusion Matrix 5 × 5 Fitur Perkiraan Fitur A Fitur B   Fitur C Fitur D Fitur E Fitur Sebenarnya Fitur A AA AB AC AD AE Fitur B BA BB BC BD BE Fitur C CA CB CC CD CE Fitur D DA DB DC DD DE Fitur E EA EB EC ED EE

## 2.3 Penilaian Model

## a. Akurasi
Jumlah  perkiraan  benar  dibagi  dengan  keseluruhan  jumlah  data yaitu  akurasi.    Persamaan (2.2) dapat digunakan untuk menghitung akurasi
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+ FN (2.2)
b. Presisi Presisi yaitu perbandingan banyaknya perkiraan yang benar-benar positif dari semua kelas positif yang diperkirakan dengan benar. Nilai presisi dapat dihitung menggunakan persamaan (2.3).
Presisi = TP TP+FP (2.3)

## c. Recall
Recall atau sensitivity yaitu banyaknya perkiraan yang benar dari semua kelas positif. Nilai recall dapat dihitung dengan persamaan (2.4).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (2.4)
d. F-Score Dengan  diperbanyak  prediksi  sampel  pada  kelas  positif    akan  mengakibatkan FP  juga bertambah,  dan recall  bisa meningkat secara maksimal.  Selanjutnya, presisi akan dibuat turun  karena  tujuan  utama  dari  evaluasi  model  menggunakan  presisi  adalah  mengurangi jumlah FP.  Sementara  itu,  untuk  FN  yang  mempengaruhi  recall,  berlaku  juga  sebaliknya. Model yang seimbang membutuhkan suatu cara. Mencari nilai tengah dari presisi dan recall yang  merupakan rata-rata harmonik dari keduanya dapat menggunakan F-Score, sehingga F- Score bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (2.5).
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 (Presisi 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) Presisi+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (2.5)
2.4 Evaluasi Model Setelah melakukan modeling, model tersebut perlu dievaluasi untuk  menentukan seberapa besar error  yang  dihasilkan  dibandingkan  dengan  kondisi  actual/referensi.  Penentuan kecocokan  model  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara,  diantaranya  dengan  menghitung nilai RMSE (Rroot Mean Squared Error) , MAPE (Mean Absolute Percentage Error)  dan MAE (Mean Absolute Error) (Al Muluk, 2021).
a. Mean Absolute Error (MAE) MAE  mengukur  variabilitas error  hasil  prediksi  dari  model  yang  dibuat (Montgomery, Jennings, & Kulahci, 2015). Model yang dibuat diharapkan memiliki variabilitas error kecil. MAE dapat dirumuskan melalui persamaan (2.6).
MAE = 1 𝑁 ∑ |𝑦𝑖 − 𝑓𝑖| 𝑛 𝑖=1 (2.6)
Dimana: yi =   Expected value (Data Actual ) fi = Observed value (Data Forecasting )
N =   Panjang sample (Jumlah Data)

## b . Root Mean Squared Error (RMSE)
Seperti  MAE,  RMSE  digunakan  untuk  melihat  variabilitas  error  dari  nilai  prediksi  dengan mengkuadratkan  selisih  dari  nilai  sebenarnya.  Namun  karena  nilai  kuadrat,  maka  akan menghasilkan besaran error yang dikuadratkan. Untuk memperkecilnya dilakukan persamaan matematika dengan mengakarkan hasil MSE. Nilai RMSE ini dapat dihitung dengan persamaan (2.7).
RMSE = √ 1 𝑁 ∑ (𝑦𝑖 − 𝑓𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2.7)
Dimana: 𝑦𝑖 =   Expected value (Data actual ) 𝑓𝑖 = Observed value (Data forecasting ) N    =   Panjang sample (Jumlah Data)
c . Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE bisa difungsikan untuk menghitung nilai error hasil prediksi relatif terhadap nilai aslinya. Perhitungan MAPE dapat dirumuskan seperti pada persamaan (2.8).
MAPE = 1 𝑁 ∑ | 𝑦𝑖−𝑓𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 x 100% (2.8)
Dimana: 𝑦𝑖 =   Expected value (Data actual ) 𝑓𝑖 = Observed value (Data forecasting ) N    =   Panjang sample (Jumlah data)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data Keseluruhan
Data yang digunakan untuk pemodelan diambil dari tanggal 1 Juni 2020 - tanggal 31 Desember 2021,  dengan  jumlah  579  sampel  data.  Parameter  masukan  yang  digunakan    ada  3  yaitu temperatur (℃ ) , pancaran ( hour) dan radiasi matahari (kWh/m sementara parameter luaran adalah data analisa yang digunakan, yaitu 1 label klasifikasi  data Energi (kWh).
Analisis  pemodelan  produksi  energi  dengan  metode  algoritma naïve  bayes  berupa  grafik disertai dengan penilaian akurasi, presisi, recall atau sensitivity dan f-score sedangkan untuk evaluasi model dilakukan melalui nilai RMSE (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error)  dan MAE (Mean Absolute Error) dengan menggunakan 3 (tiga) skenario perbandingan  data  latih  dan  data  uji,  yaitu  skenario  pertama  90%:10%,  skenario  kedua 80%:20%, dan skenario ketiga 75%:25%. Sebelum mengevaluasi seluruh skenario,  terlebih dahulu  dibuat  pembagian  nilai range    atau  jarak  pada  masing-masing  parameter    seperti terlihat pada tabel 3.1-3.4.
Tabel 3.1. Pembagian Jarak Pada Energi
Kelas Kategori Klasifikasi Nilai Jarak Minimal Maksimal Kelas 1 Very low 0 1,152 Kelas 2 Low 1,153 2,305 Kelas 3 Medium 2,306 3,458 Kelas 4 High 3,459 4,611 Kelas 5 Very High 4,612 5,764 Tabel 3.2. Pembagian Jarak Pada Suhu Kelas Kategori Klasifikasi Nilai Jarak Minimal Maksimal Kelas 1 Very low 0 4,73 Kelas 2 Low 4,731 9,461 Kelas 3 Medium 9,462 14,192 Kelas 4 High 14,193 18,923 Kelas 5 Very High 18,924 23,654 Tabel 3.3. Pembagian Jarak Pada Pancaran Kelas Kategori Klasifikasi Nilai Jarak Minimal Maksimal Kelas 1 Very low 0 1,96 Kelas 2 Low 1,961 3,921 Kelas 3 Medium 3,922 5,882 Kelas 4 High 5,883 7,843 Kelas 5 Very High 7,844 9,804
Tabel 3.4. Pembagian Jarak Pada Radiasi
Kelas Kategori Klasifikasi Nilai Jarak Minimal Maksimal Kelas 1 Very low 0 1,37 Kelas 2 Low 1,371 2,741 Kelas 3 Medium 2,742 4,112 Kelas 4 High 4,113 5,483 Kelas 5 Very High 5,484 6,854
Setelah dibuat pembagian range atau jarak pada masing-masing parameter, kemudian dibuat  pemodelan  dengan  algoritma naïve  bayes  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3.5, untuk mendapatkan peluang data pada  masing-masing parameter berdasarkan 5 label kelas yang dikategorikan sebagai very low, low, medium, high, very high.
Tabel 3.5. Perhitungan Data Peluang Metode Algoritma Naïve Bayes
P(Very Low/Low/Medium/ High/Very High) 1% 7% 37% 39% 16% Jumlah 100% P(Suhu=↓ | … Very Low Low Medium High Very High Very Low 0% 0% 0% 0% 0% Low 0% 0% 0% 0% 0% Medium 0% 0% 0% 0% 0% High 0% 0% 0% 0% 2% Very High 100% 100% 100% 100% 98% Jumlah 100% 100% 100% 100% 100% P(Pancaran=↓ | … Very Low Low Medium High Very High Very Low 33% 16% 19% 12% 12% Low 50% 28% 19% 17% 7% Medium 17% 23% 31% 25% 25% High 0% 28% 25% 29% 23% Very High 0% 5% 6% 16% 34% Jumlah 100% 100% 100% 100% 100% P(Radiasi=↓ | … Very Low Low Medium High Very High Very Low 0% 9% 0% 0% 0% Low 17% 26% 6% 1% 0% Medium 33% 35% 24% 8% 3% High 50% 30% 59% 64% 21% Very High 0% 0% 11% 26% 76% Jumlah 100% 100% 100% 100% 100%

## 3.2 Analisa Data Metode Algoritma Naïve Bayes
3.2.1 Analisa Data Metode Algoritma Naïve Bayes Skenario 1
Analisis data metode algoritma naïve bayes skenario 1 menggunakan data latih 521 sampel dan data uji 58 sampel. Dari analisis akan diperoleh data berupa data prediksi berdasarkan label  klas  berupa  kategori very  low,  low,  medium,  high,  very  high.  Setelah  itu  kemudian dibuatkan  suatu  data  dengan  sistem confusion  table  atau  confusion  matrix  seperti diperlihatkan pada  tabel 3.6 . Setelah data confusion matrix diperoleh, maka bisa dihitung nilai-nilai akurasi, presisi, recall atau sensitivity dan f-score .
Tabel 3.6. Data Confusion Matrix Skenario 1 Actual         ↓ Prediksi Very Low Low Medium High Very High Very Low 0 0 0 0 0 Low 0 5 0 2 0 Medium 0 0 0 0 0 High 0 0 0 8 1 Very High 0 0 0 0 2 Dari perhitungan data c onfusion matrix  skenario 1 yang ditunjukan pada tabel 3.6 ,  diperoleh beberapa data sebagai parameter penilaian model produksi energi, yaitu:

## 1. Menghitung Akurasi
Diperoleh data-data sebagai berikut:
Data Very Low (True Positif) = 0, Data Low (True Positif) = 5, Data Medium (True Positif) =0, Data High (True Positif) = 8, Data Very High (True Positif) = 2
Total Data Set   = 18 Mencari Akurasi = ( True Positif / Total Data Set) Akurasi = (0 + 5 + 0 + 8 + 2) / 18 = 0,83 x 100% = 83% 2. Menghitung Presisi Diperoleh data-data sebagai berikut:
Data Very Low   (True Positif) = 0 dan (False Positif) = 0 Data Low ( True Positif) = 5 dan (False Positif) = 0 Data Medium   (True Positif) = 0 dan (False Positif) = 0 Data High ( True Positif) = 8 dan (False Positif) = 2 Data Very High   (True Positif) = 2 dan (False Positif) = 1
Mencari Presisi  = True Positif / (True Positif + False Positif)
Presisi = P( Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 1 + 0 + 0,8 + 0,67) / 5
= 0,49 x 100% = 49%
3. Menghitung R ecall atau Sensitivity
Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low  (True Positif) = 0 dan (False Negatif) = 0
Data Low ( True Positif) = 5 dan (False Negatif) = 2 Data Medium    (True Positif) = 0 dan (False Negatif) = 0 Data High ( True Positif) = 8 dan (False Negatif) = 1
Data Very High  (True Positif) = 2 dan (False Negatif) = 0 Mencari Recall atau Sensitivity = True Positif / (True Positif + False Negatif) Recall  = P(Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 0,72 + 0 + 0,89 + 1) / 5 = 0,52 x 100% = 52%

## 4. Menghitung F-Score
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(Presisi 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
Presisi + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(0,49𝑥 0,52) 0,49 + 0,52 𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 0,507 𝑥 100%  =  51 %

## 3.2.2 Analisa Data Metode Algoritma Naïve Bayes Skenario 2
Analisis data metode algoritma naïve bayes skenario 2 menggunakan data latih 463 sampel dan data uji 116 sampel.  Dari analisis akan diperoleh data berupa data prediksi berdasarkan label  klas berupa kategori very low, low, medium, high, very high. Setelah itu dibuat data dengan  sistem confusion table atau confusion matrix seperti diperlihatkan pada  tabel 3.7. Setelah data confusion matrix diperoleh maka dapat dihitung nilai-nilai akurasi, presisi, recall atau sensitivity dan f-score .
Tabel 3.7. Data Confusion Matrix Skenario 2 Actual         ↓ Prediksi Very Low Low Medium High Very High Very Low 0 0 0 0 0 Low 0 6 0 2 0 Medium 0 0 0 0 0 High 0 0 0 27 1 Very High 0 0 0 1 6
Dari  perhitungan  data  c onfusion  matrix    pada  tabel  3.7  diperoleh  beberapa  data  sebagai parameter penilaian model produksi energi, yaitu:

## 1. Menghitung Akurasi
Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low (True Positif) = 0, Data Low (True Positif) = 6, Data Medium (True Positif)= 0 Data High (True Positif) = 27, Data Very High (True Positif) = 6
Total Data Set   = 43 Mencari Akurasi = ( True Positif / Total Data Set) Akurasi = (0 + 6 + 0 + 27 + 6) / 43 = 0,91 x 100%  = 91% 2. Menghitung Presisi Diperoleh data-data sebagai berikut:
Data Very Low   (True Positif) = 0   dan (False Positif) = 0
Data Low ( True Positif) = 6   dan (False Positif) = 0
Data Medium   (True Positif) = 0   dan (False Positif) = 0
Data High ( True Positif) = 27 dan (False Positif) = 3 Data Very High   (True Positif) = 6   dan (False Positif) = 1 Mencari Presisi  = True Positif / (True Positif + False Positif)
Presisi = P( Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 1 + 0 + 0,9 + 0,86) / 5 = 0,55 x 100% = 55%

## 3. Menghitung R ecall atau Sensitivity
Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low  (True Positif) = 0   dan (False Negatif) = 0 Data Low ( True Positif) = 6   dan (False Negatif) = 2 Data Medium    (True Positif) = 0   dan (False Negatif) = 0 Data High ( True Positif) = 27 dan (False Negatif) = 1 Data Very High  (True Positif) = 6  dan (False Negatif) = 1
Mencari Recall atau Sensitivity = True Positif / (True Positif + False Negatif) Recall  = P(Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 0,75 + 0 + 0,96 + 0,86) / 5 = 0,51 x 100% = 51%

## 4. Menghitung F-Score
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(Presisi 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
Presisi + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(0,55𝑥 0,51)
0,55 + 0,51
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 0,53 𝑥 100% = 53 %

## 3.2.3 Analisa Data Metode Algoritma
Naïve Bayes Skenario 3 Analisis data metode algoritma naïve bayes skenario 3 menggunakan data latih 434 sampel dan data uji 145 sampel. Dari analisis akan diperoleh data berupa data prediksi berdasarkan label  klas berupa kategori very low, low, medium, high, very high. Setelah itu dibuat data dengan  sistem confusion table atau confusion matrix seperti diperlihatkan pada  tabel 3.8. Setelah data confusion matrix  diperoleh, maka dapat dihitung nilai-nilai akurasi, presisi, recall atau sensitivity dan f-score.
Tabel 3.8. Data Confusion Matrix Skenario 3
Actual ↓ Prediksi Very Low Low Medium High Very High Very Low 0 0 0 0 0 Low 0 7 0 2 0 Medium 0 0 0 0 0 High 0 0 0 40 1 Very High 0 0 0 1 13
Dari perhitungan data c onfusion matrix yang ditunjukan pada tabel 3.8 diperoleh beberapa data yang bisa dijadikan parameter penilaian model produki energi, diantaranya yaitu:

## 1. Menghitung Akurasi
Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low  (True Positif) = 0, Data Low (True Positif) = 7, Data Medium (True Positif) = 0, Data High (True Positif) = 40, Data Very High (True Positif) = 13 Total Data Set   = 64
Mencari Akurasi = ( True Positif / Total Data Set) Akurasi = (0 + 7 + 0 + 40 + 13) / 64 = 0,94 x 100% = 94% 2. Menghitung Presisi Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low   (True Positif) = 0   dan (False Positif) = 0
Data Low ( True Positif) = 7   dan (False Positif) = 0 Data Medium ( True Positif) = 0   dan (False Positif) = 0 Data High ( True Positif) = 40 dan (False Positif) = 3 Data Very High   (True Positif) = 13 dan (False Positif) = 1
Mencari Presisi   = True Positif / (True Positif + False Positif) Presisi Presisi  = P( Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 1 + 0 + 0,93 + 0,93) / 5 = 0,57 x 100% = 57%
3. Menghitung R ecall atau Sensitivity
Diperoleh data-data sebagai berikut: Data Very Low    (True Positif) = 0   dan (False Negatif) = 0 Data Low ( True Positif) = 7   dan (False Negatif) = 2 Data Medium     (True Positif) = 0   dan (False Negatif) = 0 Data High ( True Positif) = 40 dan (False Negatif) = 1 Data Very High   (True Positif) = 13 dan (False Negatif) = 1 Mencari Recall atau Sensitivity = True Positif / (True Positif + False Negatif) Recall  = P(Very Low) + P(Low) + P(Medium) + P(High) + P(Very High) / Jumlah Klas = (0+ 0,78 + 0 + 0,96 + 0,93) / 5 = 0,54 x 100% =  54%

## 4. Menghitung F-Score
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(Presisi 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
Presisi + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(0,57𝑥 0,54)
0,57 + 0,54 𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 0,55 𝑥 100%  =  55 %

## 3.3    Pemodelan Produksi Energi

## 3.3.1 Pemodelan Produksi Energi Skenario 1
Pemodelan  produksi  energi  skenario  1  yaitu  pemodelan  berupa  hasil  grafik  dengan perbandingan  90%:10%  dengan  data  latih  521  sampel  dan  data  uji  58  sampel.  Hasil pemodelan skenario 1 diperlihatkan pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Hasil Grafik Data Actual & Forecasting Skenario 1
Dari analisis sebelumnya,  untuk pemodelan skenario 1 diperoleh nilai-nilai akurasi 83%, presisi  49%, recall atau ssensitivity  52%, dan  f – score 51%.

## 3.3.2 Pemodelan Produksi Energi Skenario 2
Pemodelan  produksi  energi  skenario  2  yaitu  pemodelan  berupa  hasil  grafik  dengan perbandingan  80%:20%  dengan  data  latih  463  sampel  dan  data  uji  116  sampel.  Hasil pemodelan skenario 2 diperlihatkan pada gambar 3.2.
Gambar 3.2. Hasil Grafik Data Actual & Forecasting Skenario 2
Dari  analisis  sebelumnya,  diperoleh  nilai-nilai  akurasi  91%,    presisi  55%, recall  atau sensitivity 51%, dan nilai f – score 53%.

## 3.3.3 Pemodelan Produksi Energi Skenario 3
Pemodelan  produksi  energi  skenario  3  yaitu  pemodelan  berupa  hasil  grafik  dengan perbandingan  75%:25%  dengan  data  latih  434  sampel  dan  data  uji  145  sampel.  Hasil pemodelan skenario 3 diperlihatkan pada gambar 3.3.
Gambar 3.3 Hasil Grafik Data Actual & Forecasting Skenario 3
0 1 2 3 4 5 6 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 N ilai E n e rg i Data 4 November 2020 - 31 Desember 2021 Total 58 Data Data Actual & Forecasting (Perbandingan 90%:10%)
Actual Forecasting 0 2 4 6 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 N ilai E n e rg i Data 7 September 2020 - 31 Desember 2021 … Data Actual & Forecasting (Perbandingan 80%:20%)
ACTUAL 0 1 2 3 4 5 6 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
N ilai E n e rg i Data 9 Agustus 2020 - 31 Desember 2021 Total 116 Data Data Actual & Forecasting (Perbandingan 75%:25)
Dari  analisis  sebelumnya,  diperoleh  nilai-nilai  akurasi  94%,    presisi  57%, recall  atau sensitivity  54%, dan nilai f – score 55%.
3.4 Evaluasi Pemodelan
Evaluasi  pemodelan  ini  akan  mencoba  menilai  kesalahan/ error  hasil  pemodelan  setiap skenario  terhadap  data  produksi  energi  harian  aktual.  Nilai error  seluruh  skenario,  yang dinyatakan dalam nilai MAE, RMSE dan MAPE ditunjukan pada tabel 3.9.  Berdasarkan tabel 3.9, dapat dilihat model skenario yang terbaik untuk memodelkan hasil produksi energi PLTS 1 kWp di ITENAS .
Tabel 3.9. Evaluasi Model Pemodelan Skenario Nilai MAE Nilai RMSE Nilai MAPE 1 (90% : 10%) 0,24 0,51 9,78 2 (80% : 20%) 0,17 0,41 7,75 3 (75% : 25%) 0,14 0,38 6,52

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan penting yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
Skenario  3  memiliki  empat  parameter  penilaian  model  terbesar  dibandingkan  dengan skenario lainnya. Skenario 3 memiliki akurasi 94%, presisi 57%, recall atau sensitivity 54% dan f – score 55%. Sementara itu, skenario 1 memiliki akurasi 83%, presisi 49%, recall atau sensitivity 52% dan f – score 51%, dan skenario 2 memiliki akurasi 91%, presisi 55%, recall atau sensitivity 51% dan f – score 53%.
Skenario 3 memiliki tiga parameter evaluasi model terkecil dibandingkan dengan skenario lainnya.  Skenario  3  memiliki  MAE  ( Mean  Absolute  Error)  yaitu  0,14,  RMSE  (Root  Mean Squared Error)  0,38,  dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error)  6,52. Sementara itu, skenario 1 memiliki  MAE  ( Mean Absolute Error) 0,24, RMSE (Root Mean  Squared Error) 0,51,  dan  MAPE  (M ean Absolute  Percentage  Error)    9,78,    dan  skenario  2  memiliki  MAE
( Mean Absolute Error)  0,17,  RMSE (Root Mean  Squared Error)  0,41, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 7,75.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  tim  Tugas  Akhir/Tesis  dalam  bidang fotovoltaik, atas berbagai diskusinya selama proses penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Adibhatla,  S.,  &  Kaushik,  S.  C.  (2017).  Energy,  exergy  and  economic  (3E)  analysis  of integrated solar direct steam generation combined cycle power plant . Sustainable Energy Technologies and Assessments 20 , 88-97.
Quek, Y. T., Woo, W. L., & Logenthiran, T. (2017). A Naïve Bayes Classification Approach for  Short-Term  Forecast  of  a  Photovoltaic  System. Sustainable  Energy  and
Environmental  Sciences  (hal.  1-6).  Singapore:  School  of  Engineering,  Republic Polytechnic.
Al Muluk, M. D. (2021). Pemodelan Produksi Energi Pembangkit LIstrik 1 kWp Menggunakan Sarima  dan  FTS.  Bandung:  Tugas  Akhir  Program  Sarjana  Teknik  Mesin,  Institut Teknologi Nasional.
Bhutka, J., Gajjar, J., & Harinarayana, T. (2016). Modelling of Solar Thermal Power Plant Using Parabolic Trough Collector. Journal of Power and Energy Engineering, 9-25. Boyle, G. (2004). Renewable Energy: Power for Sustainable Future Second Edition. New York: Oxford University Press Inc.
Hidayat, F., Rusirawan, D., & Tanjung, I. R. (2019). Evaluasi Kinerja PLTS 1000 Wp di Itenas Bandung. ELKOMIKA, 7 (1), 195 - 208. Ikhsan, M. (2020). Peramalan Energi Photovoltaic Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes  Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbors  .  Yogyakarta  :  Tugas  Akhir  Program Sarjana Teknik Elektro, Universitas Islam Indonesia.
Jos,  B.  (2017). Solar  Energy  Materi  Kuliah  Energi  Terbarukan.  Semarang:  Universitas Diponegoro.
Kou,  W.  d.  (2015).  A  direct  Phase-coordinates  Approach  to  Fault  Ride  Through  of Unbalanced  Faults  in  Large-scale  Photovoltaic  Power  Systems. Electric  Power Components and Systems, 902-913. Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). Introduction Time Series Analysis and Forecasting (2nd ed.). Hoboken New Jersey USA: John Wiley & Sons, Ltd. Ramazan, B., Yesilbudak, M., Colak, M., & Genc, N. (2017). A Novel Application of Naïve Bayes  Classifier  in  Photovoltaic  Energy  Prediction. 16th  IEEE  International Conference on Machine Learning and Applications (hal. 523-527). Turkey: ICMLA. Rudiyanto, B., Wardani, T. A., Anwar, S., Jamali, L. A., Wibowo, K. M., Pambudi, N. A., & Prasetyo, T. (2019). Energy and Exergy Analysis of Steam Power Plant in Paiton,. Earth and Environmental Science (hal. 1-11). IOP Conference Series. Rusirawan,  D.  (2012). Energetic  Modelling  of  Photovoltaic  Modules  in  Grid-  Connected Systems. Godollo: Doctoral Dissertation, Szent Istvan University, Hungary. Rusirawan, D., & Farkas, I. (2014). Identification of Model Parameters of The Photovoltaic Solar Cells. Energy Procedia 57, 39-46. Sari,  N.  (2019). Pemodelan  Modul  Fotovoltaik  Model  Dioda  Tunggal  dan  Dioda  Ganda dengan  Visual  Basic  for Application  (VBA) Microsoft Excel.  Bandung: Tugas  Akhir Program Sarjana Teknik Mesin, Institut Teknologi Nasional. Suharyati., Pambudi, S. H., Wibowo, J. L., & Pratiwi, N. I. (2019). Outlook Energi Indonesia (OEI) 2019. Jakarta: Sekretariat Jenderal Dewan Energi Nasional.
Zulkifli. (2011). Perencanaan Pemanfaatan Energi Surya sebagai Energi Alternatif. Semantic Scholar.