PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING KUALITAS BATU BARA DALAM PROSES PEMBAKARAN DI PLTU SEBALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

## Muhammad Bakri
Sistem Informasi, STMIK Teknokrat Jl. H.ZA Pagaralam, No 9-11, Labuhanratu,Bandarlampung Email : muhbakri1985@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  bagaimana membuat cluster kualitas batubara dari data rekapitulasi  kualitas  dan  kuantitas  batubara  pada  PT PLN(Persero)  Sektor  Pembangkitan  Sebalang.  Kondisi yang  ada  saat  ini  adalah  belum  adanya  analisis  data kualitas  batubara  terhadap  kinerja  perusahaan  yang digunakan untuk membantu pegawai dalam mengevaluasi  kinerja  PLTU  dan  pasokan  batubara, memberikan  informasi  pengaruh  kualitas  batubara terhadap  produksi  listrik  yang  dihasilkan.  Salah  satu solusi  yang  dapat  diterapkan  pada  permasalahan  ini dengan  data  mining  untuk  clustering  kualitas  batubara menggunakan algoritma K-Means.
Metode Pengumpulan data yang digunakan yaitu metode dokumentasi,  dan  observasi  untuk  memperoleh  data yang di perlukan melalui data yang telah tersedia maka akan  memberikan  kemudahan  kepada  peneliti  untuk melakukan  penelitian.  Tools  yang  digunakan  dalam penerapan data mining adalah Weka.
Hasil  penelitian  berdasarkan  hasil  analisis  secara keseluruhan  akan  menghasilkan    output  cluster  kualitas batubara  yang  buruk,  normal,  dan  baik  di  PT  PLN (Persero) Sektor Pembangkitan Sebalang..
Kata  kunci: PLN,Data  Mining,  Cluster,  Algoritma  K- Means, Kualitas batubara.

## 1. Pendahuluan
PT PLN(Persero) Sektor Pembangkitan Sebalang adalah salah satu kegiatan usaha yang dimiliki PT PLN(Persero) Pembangkitan  Sumatera  Bagian  Selatan,  mempunyai  2 unit  usaha  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap  (PLTU) berkapasitas  2x100  MegaWatt  (MW).  PT  PLN(Persero) Sektor  Pembangkitan  Sebalang  ini  berlokasi  di  Desa Sebalang,  Kecamatan  Katibung,  Kabupaten  Lampung Selatan.  Dalam  peroses  pengoperasian  PLTU  Sebalang menggunakan  dua  jenis  bahan  bakar,  yang  pertama adalah  High  Speed  Diesel  (HSD)  sebagai  bahan  bakar untuk  initial  firing  dan  batubara  sebagai  bahan  bakar utama.  Batubara  merupakan  bahan  bakar  yang  paling berperan dalam  proses pembakaran  sehingga diperlukan suatu analisis terhadap kualitas batubara yang selama ini diterima untuk mengoptimalkan kinerja pembangkit.
Kualitas  batubara  yang  diterima  harus  mempunyai standar  yang  sudah  ditentukan  dan  dianalisa  langsung oleh  pihak  ketiga  antara  pembeli  dan  pemasok  yaitu surveyor  independent.  Permasalahan  yang  terjadi  pada PT PLN (Persero) Sektor Pembangkitan Sebalang dalam lingkup kinerja pembangkit yaitu belum adanya evaluasi pengaruh  kualitas  batubara  terhadap  kinerja  PLTU. Selain itu belum adanya standar baku untuk menentukan kualitas  batubara  yang  diperlukan  oleh PLTU.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menerapkan  algoritma K-means  dalam  menganalisis  kualitas  batubara    yang dipakai    di    PT    PLN    (Persero)    Sektor  Pembangkitan Sebalang.  Analisis  data  yang  dilakukan  nantinya  dapat digunakan  membantu  menentukan  parameter  kualitas batubara  yang  paling  tepat  untuk  PLTU  Sebalang sehingga dapat dijadikan acuan dalam pasokan  batubara agar kinerja pembangkit menjadi lebih optimal.

## 2. Landasan Teori

## A. Batubara
Batubara  adalah  salah  satu  bahan  bakar  fosil. Pengertian  umumnya  adalah  batuan  sedien  yang  dapat terbakar,  terbentuk  dari  endapan  organik,  utamanya adalah sisa-sisa tumbuhan dan terbentuk  melalui proses pembatubaraan [1].

## B. Unsur – unsur dalam batubara
Beberapa      unsur      –      unsur    dalam    batubara    adalah sebagai berikut:
• Moisture : Menurunkan Nilai Kalori batubara
• Volatile
: Lidah api burner kurang stabil • Sulfur :  Terjadinya  korosi  pada  laluan  gas panas • Abu : Berdampak terhadap Bottom ash dan fly ash handling system
• AFT  : Terbentuknya  slagging dan fouling
• Kalori  : Menghasilkan  energi panas
• HGI  : Beban kinerja crusher
C. American  Society  for  Testing  and  Material (ASTM)
ASTM  Internasional merupakan organisasi internasional sukarela yang mengembangkan  standardisasi  teknik  untuk
material,  produk,  sistem  dan  jasa.  ASTM  Internasional yang berpusat di Amerika Serikat.
ASTM  merupakan  singkatan  dari  American  Society  for Testing  and  Material,  dibentuk  pertama  kali  pada  tahun 1898  oleh  sekelompok  insinyur  dan  ilmuwan  untuk mengatasi  bahan  baku  besi  pada  rel  kereta  api  yang selalu  bermasalah.  Sekarang  ini,  ASTM  mempunyai lebih  dari  12.000  buah  standar.  Standar  ASTM  banyak digunakan pada negara-negara maju maupun berkembang dalam penelitian akademisi maupun industri Standar yang digunakan dalam proses pengujian kualitas batubara antara lain :
- ASTM  6883  tentang  sampling  manual  dari  truck dan stock pile
- ASTM D2013 tentang preparasi sampel batubara
- ASTM D3176 tentang ultimate analysis

## D. Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  pengekstraksian informasi  dari  sekumpulan  data  yang  sangat  besar melalui  penggunaan  algoritma  dan  teknik  penarikan dalam  bidang  statistik,  pembelajaran  mesin  dan  sistem manajemen  basis  data.  Data  mining  adalah  proses menganalisa  data  dari  perspektif  yang  berbeda  dan menyimpulkannya  menjadi  informasi-informasi  penting yang  dapat  dipakai  untuk  meningkatkan  keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya.

## E. Teknik Clustering
Clustering  adalah  proses  pengelompokan  data  ke dalam  kelas  atau  kelompok  ,  sehingga  objek  dalam sebuah  cluster  memiliki  kesamaan yang  tinggi dibandingkan  dengan  satu  sama  lain  tetapi  sangat berbeda dengan objek dalam cluster lainnya. Ketidakmiripan  dinilai  berdasarkan  nilai  atribut  yang menggambarkan  objek.  Seringkali,  langkah-langkah jarak  yang  digunakan.  Clustering  berakar  di  banyak daerah,  termasuk  data  mining,  statistik,  biologi  dan mesin pembelajaran.

## F. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  mengambil  parameter  masukan,  k, lalu  membagi  dan  membuat  n  objek  ke  dalam  cluster  k sehingga  kesamaan  yang  dihasilkan  intra  cluster  tinggi tetapi  kesamaan  intercluster  rendah.  Kesamaan  cluster diukur dalam kaitannya dengan nilai rata-rata dari objek dalam sebuah cluster, yang dapat dilihat sebagai centroid cluster atau pusat gravitasi2.
Secara  umum  algoritma  dasar  dari  K-Means  Clustering adalah sebagai berikut
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung    centroid/rata-rata    dari    data    yang    ada    di masing-masing cluster
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata- rata terdekat
5. Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang
berpindah  cluster  atau  apabila  perubahan  nilai  centroid, ada  yang  di  atas  nilai  treshold  yang  ditentukan  atau apabila  perubahan  nilai  pada  objective  function  yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan Distance space digunakan untuk menghitung jarak antara data  dan  centroid.  Adapun  persamaan  yang  dapat digunakan salah satunya yaitu Euclidean Distance Space. Euclidean  distance  space  sering  digunakan  dalam perhitungan  jarak,  hal  ini  dikarenakan  hasil  yang diperoleh  merupakan  jarak  terpendek  antara  dua  titik yang  diperhitungkan.  Adapun  persamaannya  adalah sebagai berikut:
Dimana : d ij = Jarak objek antara objek i dan j P
= Dimensi data
X ik = Koordinat dari obyek i pada dimensi k X jk = Koordinat dari obyek j pada dimensi k

## G. WEKA
Weka  adalah  aplikasi data  mining  open  source berbasis  Java.  Aplikasi  ini  dikembangkan  pertama  kali oleh  Universitas  Waikato  di  Selandia  Baru  sebelum menjadi  bagian  dari  Pentaho.  Weka  terdiri  dari  koleksi algoritma  machine  learning  yang  dapat  digunakan untuk melakukan generalisasi / formulasi dari sekumpulan  data  sampling.  Walaupun  kekuatan  Weka terletak  pada  algoritma  yang  makin  lengkap  dan canggih,  kesuksesan  data  mining  tetap  terletak  pada faktor  pengetahuan  manusia  implementornya.  Tugas pengumpulan  data  yang  berkualitas  tinggi  dan pengetahuan  pemodelan  dan  penggunaan  algoritma yang  tepat  diperlukan  untuk  menjamin  keakuratan formulasi yang diharapkan .

## 3. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  merupakan  alur  utama  dari penelitian dengan urutan problem (masalah), opportunity (peluang),  approach  (pendekatan),  identification  and assessment  (identifikasi  dan  pemetaan),  proposed (pemodelan),  evaluasi  dan  result  (hasil).  Pada  dasarnya penelitian  adalah  kerangka  hubungan  antara  konsep  – konsep yang ingin diamati atau diukur melalui penelitian yang akan dilakukan. Penelitian didasarkan pada kualitas batubara  yang  diterima  yang  tidak  konsisten  yang disebabkan  oleh  standar  kualitas  batubara  berada  dalam kisaran  yang  cukup  jauh.  Maka  berdasarkan  kerangka penelitian  yang  digunakan  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1 . Kerangka pemikiran
Di  PT  PLN  (Persero)  Sektor  Tarahan  belum  evaluasi pengaruh  kualitas  batubara  terhadap  kinerja  PLTU. Selain itu belum adanya standar baku untuk menentukan kualitas batubara yang diperlukan oleh PLTU agar dapat kinerja  yang  maksimal.  Standar  batubara  yang  diterima masih  dalam  jarak  /  kisaran  yang  cukup  besar  sehingga pemasok sering mengirimkan batubara dengan perbedaan  kualitas  yang  cukup  jauh.  Hal  ini  dapat menyebabkan  produksi  listrik  menjadi  tidak  stabil  dan juga kinerja PLTU menjadi tidak maksimal karena tidak diketahui  kualitas  batubara  yang  paling  ideal  untuk PLTU  Sebalang.  Penanganan  terhadap  masalah  tersebut dapat dilakukan dengan penerapan cluster menggunakan algoritma  K-  Means.  Pendekatan  ini  dilakukan  dengan menentukan variabel –  variabel yang paling mempengaruhi kinerja PLTU. Tahapan validasi dilakukan  sebagai  pengujian  terhadap  pendekatan  yang dilakukan  yaitu  meliputi  pengujian  manual  dan pengujian  data  olahan.  Setelah  divalidasi  maka  akan menghasilkan  sebuah  cluster  terhadap  kualitas  batubara pada PLTU Sebalang.

## 4. Penerapan Algoritma
Penerapan k-means dengan menggunakan weka  digunakan  untuk  membuat  cluster  secara keseluruhan  dan  menampilkan  visualisasi  cluster  yang terbentuk  dalam  mengklaster  data  pembangkit.  Dimana data  yang  digunakan  sebanyak  331  record.  Berikut gambar hasil implementasi kedua menggunakan weka:
Gambar 2. Implementasi metode k-means dengan WEKA
Gambar 3. Visualisasi hasil cluster

## A. Evaluasi
Pengujian  metode  algoritma  k-means  dilakukan  untuk mengetahui internal homogeneity dan eksternal heterogeneity  menggunakan  data  hasil  visualisasi implementasi clustering:
Tabel 1. Data pengujian berdasarkan data terluar dari masing masing cluster Centroid Data cluster C Produksi KWH bruto Pemakaian BB Produksi KWH bruto Pemakaian BB 946.3861 915.1188 1043 942 C1 1206.5122 1058.7317 1091 997 C0 1206.5122 1058.7317 1321 1198 C0 1504.514 1243.5607 1346 1215 C2
Jarak data 1 dengan centroid 1-3 adalah:
Jarak data 2 dengan centroid 1-3 adalah:
Jarak data 3 dengan centroid 1-3 adalah:
Jarak data 4 dengan centroid 1-3 adalah:
Jarak  eksternal  heterogenity  antara  cluster  0,  cluster  1, dan cluster 2 sebagai berikut:

## B. Analisis dan Penerapan WEKA
Pada penerapan k-means menggunakan weka, didapatkan 3 centroid dari 3 sluster yang dibentuk yaitu:
1. Cluster 0
 Pemakaian batu bara : 1058.7317
 Kwh produksi bruto : 1206.5122  SFC : 1.1415
 Lot : lot 130
2. Cluster 1
 Pemakaian batu bara : 915.1188
 Kwh produksi bruto : 946.3861
 SFC : 1.034
 Lot : lot 123
3. Cluster 2
 Pemakaian batu bara : 1243.5607
 Kwh produksi bruto
: 1504.514
 SFC : 1.2073
 Lot
: lot 133
Pada  perhitungan  evaluasi  implementasi  clustering, posisi  data  yang  terletak  paling  luar  tidak  mengalami perbahan  cluster  yang  artinya  proses  cluster  di  weka berjalan  dengan  baik.  Cluster  1  memiliki  internal homogenity  yang  baik  karena  jarak  data  terluar  ke centroidnya  lebih  pendek  dibandingkan  cluster  0  dan cluster 2.
Pada perhitungan jarak eksternal heterogeneity, Cluster 1 dengan  cluster    2  memiliki  eksternal  heterogenity  yang baik  karena  jarak  data  terluarnya  paling  jauh
dibandingkan jarak antara cluster 0 dengan cluster 1, dan jarak antara cluster 0 dengan cluster 2.

## 5. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  beberapa  hal berikut :
1. Penerapan    data    mining    dengan    metode    k- means  clustering telah dilakukan dan ditentukan   3   cluster   sebagai   komoditas kualitas batubara.
2. Variable  cluster  yang  digunakan  hanya  4 variabel,  dimana  13  variabel  lainnya  sudah diwakilkan oleh variable lot batu bara. Variabel yang  digunakan  hanya  variabel  yang  paling berpengaruh terhadap hasil cluster.
3. Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  cluster  1  memiliki internal  homogenity  yang  paling  baik  karena jarak antara data terluar dengan centroid cluster paling  dekat  dan  eksternal  heterogenity  antara cluster  1  dengan  2  paling  baik  karena  jarak antar data terluar cluster paling jauh.

## Daftar Pustaka
[1]  Saleh, A. Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. 2, 207–217 (2015).
[2]    Han, J. & Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques. Ann. Phys. (N. Y). 54, 770 (2006).
[3]  Cole, R. Running Head : PROACTIVE RESEARCH APPROACHES Being Proactive :
Where Action Research meets  Design Research. 1–21 (2005).