Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  2 Desember  2023                 TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 28/E/KPT/2019 DOI : https://doi.org/ 10.30630/eji.0.0.415

## Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
Hendra 1*
Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Padang
*Coressponding Author Email: hendra@pnp.ac.id
Abstrak  -  Pemanfaatan  metode  machine  learning  dalam  simulasi  energi  memungkinkan  untuk  mengoptimalkan penggunaan energi dan meningkatkan efisiensi energi. Pada penelitian ini, dilakukan pemodelan prediksi output daya listrik dengan kondisi beban penuh pada pembangkit listrik siklus gabungan (CCPP) berdasarkan kondisi lingkungan sekitar.  Data  historis  pengoperasian  CCPP  digunakan  untuk  memodelkan  dan  memprediksi  daya  listrik  dalam berbagai  kondisi  lingkungan.  Data  ini  terdiri  dari  9568  sampel  yang  dikumpulkan  dari  Pembangkit  Listrik  Siklus Gabungan  (CCPP)  antara  tahun  2006  hingga  2011 .  Pada  penelitian  ini,  Empat  algoritma  machine  learning  seperti Linear Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan Artificial Neural Network (ANN), dibandingkan dan  dievaluasi  kinerjanya. Metrik evaluasi yang digunakan  untuk   mengukur  kinerja  model adalah Mean  Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan R-Squared. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest  (RF)  mencapai  kinerja  terbaik  dibandingkan  dengan  model-model  lainnya  dengan  nilai  MAE  2.314,  RMSE 3.372 dan R-squared 0.961. Selain itu, model RF juga memiliki kinerja paling baik dibandingkan model lainnya saat dilakukan  pengujian  eksternal  dengan  data  baru,  dimana  RF  memperoleh  nilai  MAE  2.579,  RMSE  3.315,  dan  R- squared 0.957. Hasil ini tidak jauh berbeda dengan hasil pengujian sebelumnya, hasil ini mengindikasikan bahwa RF memiliki performa  yang stabil  dan  dapat  diandalkan  dalam  melakukan prediksi pada  dataset yang lebih besar  dan beragam. Keberlanjutan penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi lebih lanjut terhadap pemahaman dan penerapan machine learning dalam industri pembangkit listrik.
Kata kunci: Daya Listrik, Machine Learning, energi, pembangkit listrik
Abstract -  The utilization of machine learning methods in energy simulation enables the optimization of energy usage and  enhances  energy  efficiency.  In  this  study,  the  modeling  and  prediction  of  electric  power  output  under  full  load conditions  in  a  Combined  Cycle  Power  Plant  (CCPP)  are  conducted  based  on  the  surrounding  environmental conditions. Historical  data from the operation of the CCPP are employed to  model and predict  power output under various environmental conditions. This dataset comprises 9568 samples collected from the Combined Cycle Power Plant (CCPP) between 2006 and 2011. In this research, four machine learning algorithms, namely Linear Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), and Artificial Neural Network (ANN), are compared and evaluated for their performance. The evaluation metrics used to measure the model's performance include Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and R-Squared. The research results indicate that the Random Forest (RF) model achieves  the  best  performance  compared  to  other  models,  with  MAE  2.314,  RMSE  3.372,  and  R-squared  0.961. Furthermore, the RF model also outperforms other models during external testing  with new data, where RF obtains MAE 2.579, RMSE 3.315, and R-squared 0.957. These results are consistent with the earlier testing, indicating that RF exhibits  stable  and  reliable  performance  in  predicting  larger  and  more  diverse  datasets.  The  sustainability  of  this research  is  expected  to  contribute  further  to  the  understanding  and  application  of  machine  learning  in  the  power generation industry.
Keywords: Electric Power, Machine Learning, Energy, Power Generation.
© 2023 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Pembangkit  Listrik  Tenaga  Siklus  Gabungan (Combined  Cycle  Power  Plant  atau  CCPP) merupakan    pembangkit  listrik  yang  menggunakan kombinasi turbin gas (GT) dan turbin uap (ST) dalam satu  siklus  untuk  menghasilkan  listrik.  Konsep  ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi penggunaan bahan bakar dan mengoptimalkan pemanfaatan panas
yang dihasilkan dalam proses pembangkit listrik [1]. CCPP merupakan teknologi  yang terus berkembang dalam upaya meningkatkan efisiensi konversi energi dari  bahan  bakar  menjadi  listrik.  Efisiensi  dari pembangkit  ini,  sering  dipengaruhi  oleh  faktor lingkungan seperti suhu udara lingkungan, kelembaban, dan tekanan atmosfer. Suhu udara dapat mempengaruhi efisiensi pembangkit listrik, terutama pada turbin gas. Suhu yang tinggi dapat menurunkan
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
efisiensi  turbin  gas  karena  menurunnya  perbedaan suhu antara gas pembakaran dan udara di sekitarnya [2]. sedangkan tekanan atmosfer dapat mempengaruhi  kerja  turbin  gas  dan  turbin  uap. Turbin  gas  dapat  mengalami  penurunan  efisiensi pada  tekanan  tinggi,  sementara  turbin  uap membutuhkan tekanan yang cukup untuk menghasilkan  energy  [3].  Pemahaman  yang  baik tentang  faktor  lingkungan  dapat  membantu  dalam menyesuaikan  operasional  untuk  memaksimalkan kinerja kedua jenis turbin. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah metode yang lebih efektif dan inovatif dalam mengoptimalkan pengoperasian CCPP pada berbagai kondisi lingkungan.
Machine learning merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam pemodelan efisiensi energi, optimasi energi  dan prediksi energi [4][5]. Machine learning  dapat  memperhitungkan  hubungan  antara suhu  udara  lingkungan,  kelembaban,  dan  tekanan atmosfer  dengan  efisiensi  turbin  gas  dan  turbin  uap [6]. Dengan memahami pola-pola ini, model machine learning  dapat  memberikan  rekomendasi  untuk penyesuaian operasional, seperti peningkatan pembakaran pada suhu udara tinggi atau penyesuaian tekanan  pada  turbin  gas.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengoptimalkan  produksi  listrik,  meningkatkan efisiensi, dan mengurangi dampak lingkungan seiring dengan  perubahan  kondisi  lingkungan.  Metode  ini memanfaatkan kemampuan algoritma untuk memproses  dan  memahami  pola-pola  kompleks dalam  data  lingkungan  serta  parameter  operasional CCPP.  Dengan  menganalisis  data  historis,  machine learning  dapat  membangun  model  prediktif  yang mampu  meramalkan  kinerja  CCPP  berdasarkan variasi kondisi lingkungan [7].
Banyak  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan machine  learning  dalam  memprediksi  daya  listrik seperti  penelitian  [8]  tentang  prediksi  daya  output listrik  pembangkit  siklus  gabungan  berdasarkan faktor lingkungan. Hasil penelitian ini, menekankan pentingnya  pemahaman  yang  mendalam  terhadap faktor  lingkungan  dalam  pengelolaan  CCPP.  Studi ini menyimpulkan bahwa integrasi machine learning dapat  membantu  pengelola  pembangkit  dalam
mengidentifikasi  pola-pola  kompleks  dalam  data lingkungan, sehingga memungkinkan pengoptimalan operasional  yang  lebih  cepat.  dalam  penelitian  [9] menyoroti  peran  penting  machine  learning  dalam prediksi  efisiensi  energi  dan  pengoperasian  optimal pada  pembangkit  listrik.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  model  machine  learning  dapat meningkatkan  ketepatan  prediksi  dan  memberikan solusi adaptif untuk merespons perubahan lingkungan.
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  diuraikan diatas dan upaya untuk meningkatkan efisiensi energi pada pembangkit listrik siklus gabungan menggunakan  metode  machine  learning.  Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membandingkan empat  algoritma  machine  learning  yang  terdiri  dari Linear  Regression  (LR),  Decision  Tree  (DT), Random Forest (RF), dan Artificial Neural Network (ANN)  untuk  meprediksi  daya  listrik  pada Pembangkit  Listrik  Siklus  Gabungan  berdasarkan faktor  lingkungan.  Parameter  ke  akuratan  model dalam penelitian ini diukur dengan nilai Root Mean Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE), dan Koefisien determinasi (R²), berdasarkan nilai aktual dan nilai prediksi dari data uji.

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan beberapa model  prediktif  machine  learning  untuk  meramalkan produksi  daya  listrik  dari  pembangkit  listrik  siklus gabungan  berdasarkan  kondisi  lingkungan.  Dataset yang  digunakan  untuk  pelatihan  model  machine learning  terdiri  dari  data  kondisi  lingkungan,  seperti suhu  udara,  tekanan  atmosfer,  kelembaban  relatif, vakum  pembuangan,  dan  output  daya  listrik.  Model machine learning dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman  Python  dan  diimplementasikan  dengan memanfaatkan  parameter  default  dari  library  scikit- learn  versi  1.2.2,  serta  Keras  versi  2.12.0.  Tahapan dalam  penelitian  ini,  dapat  dilihat  dengan  lebih  jelas pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dataset Analisis data Pelatihan Dan
Pengujian Model Evaluasi model
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning

## 1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh UCI machine learning repository [6]. Dataset  ini  terdiri  dari  9568  titik  data  yang dikumpulkan  dari  Pembangkit  Listrik  Siklus Gabungan  (CCPP)  antara  tahun  2006  hingga 2011.  Selama  periode  ini,  pembangkit  listrik bekerja  dengan  beban  penuh.  Pada  CCPP, turbin  gas  dan  turbin  uap  menghasilkan  listrik bersama-sama  dalam  siklus  yang  sama.  Pada turbin  gas,  udara  yang  terkompresi  dicampur dengan bahan bakar yang dipanaskan pada suhu tinggi. Campuran ini melewati bilah turbin dan memutarnya, menghasilkan listrik. Pada saluran buang,  campuran  ini  masih  sangat  panas  dan memiliki  potensi  untuk  pembangkitan  daya lebih lanjut. Generator Uap Pemanfaatan Panas (HRSG) menangkap gas buang yang panas dan menggunakannya untuk menghasilkan uap. Uap
ini  kemudian  disalurkan  ke  turbin  uap  untuk menghasilkan  listrik  tambahan.  CCPP  tempat dataset saat ini diperoleh terdiri dari dua Turbin Gas ABB 13E2 160 MW, dua HRSG, dan satu Turbin Uap ABB 160 MW. CCPP ini memiliki kapasitas penghasilan nominal sebesar 480 MW (nama  perusahaan  utilitas  yang  menyediakan data  ini  dirahasiakan).  Dataset  ini  mencakup sejumlah  variabel  ambient  yang  diukur  secara rata-rata per jam, seperti Temperature (T) Suhu udara sekitar, Ambient Pressure (AP) Tekanan udara sekitar, Relative Humidity (RH) Kelembaban  relatif  udara  sekitar, Exhaust Vacuum (V)  Tekanan  vakum  di  saluran pembuangan,  dan  Electrical  Energy  Output (EP) produksi energi listrik bersih per jam dari pembangkit  listrik  tersebut.  Statistik  dataset CCPP  yang  digunakan  untuk  pelatihan  model prediksi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik dataset pelatihan pembangkit listrik siklus gabungan.
Variabel Kategori Mean Min Max Temperature (c) Input 19.648 1.81 37.11 Vacuum (cmHg) Input 54.293 25.36 81.56 Pressure (mbar) Input 1013.265 992.89 1033.3 Humidity (%) Input 73.292 25.56 100.16 Energy Output (MW) Output 454.379 420.26 495.76

## 2. Analisis data
Analisis  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memahami  pola,  hubungan,  dan  karakteristik dari data operasi pembangkit listrik. Data yang telah  melalui  proses  preprocessing  kemudian dianalisis menggunakan metode statistik deskriptif  dan  menganalisis  hubungan  antara variabel input dengan variabel output menggunakan  korelasi  pearson,  yang  dapat dihitung menggunakan persamaan 2.

## (1)
Dimana r_xy adalah koefisien korelasi Pearson, Σxy adalah jumlah perkalian x dan y, n adalah ukuran sampel, x adalah variabel independen, y adalah variabel dependen, dan S adalah standar deviasi  [10].  Nilai  koefisien  korelasi  berkisar dari -1 hingga 1. Nilai -1 menunjukkan korelasi negatif yang kuat antara kedua variabel, nilai 0 menunjukkan  tidak  ada  korelasi,  dan  nilai  1 menunjukkan korelasi positif yang kuat [11].

## 3. Pelatihan Dan Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perbandingan  empat algoritma  machine  learning  yang  terdiri  dari Linear  Regression  (LR),  Decision  Tree  (DT),
Random  Forest  (RF),  dan  Artificial  Neural
Network (ANN). Algoritma ini
diimplementasikan dengan menggunakan parameter default yang disediakan oleh library scikit-learn  versi  1.2.2  dan  Keras  versi  2.12.0. Data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian  model  dibagi  menjadi  dua  bagian, yaitu  data  pelatihan  80%  dan  data  pengujian 20%.
a. Linear Regression (LR)
Linear  Regression  merupakan  metode dalam statistika dan machine learning yang digunakan  untuk  memodelkan  hubungan linear antara satu variabel dependen (output) dengan satu atau lebih variabel independen (input). Tujuannya adalah untuk menemukan  garis  terbaik  yang  dapat merepresentasikan  hubungan  linier  antara variabel-variabel tersebut [12]. Pada penelitian  ini  algoritma  LR  menggunakan 80%  data  sebagai  data  training  dan  20% digunakan  sebagai  data  testing  kemudian performa  model  yang  dilatih  dievaluasi dengan  menghitung  Root  Mean  Squared Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²), dari nilai aktual dan nilai prediksi dari data uji.
b. Random Forest (RF)
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
Random forest adalah metode pembelajaran  ensemble  untuk  klasifikasi yang digunakan dengan membangun pohon keputusan dari set pelatihan dalam iterasi k. Dalam  setiap  iterasi,  algoritma  pelatihan pertamatama  secara  acak  memilih  satu  set sampel dari set pelatihan. Untuk mereproduksi  pohon  keputusan  dari  subset ini,  RF  secara  acak  memilih  subset  fitur sebagai  kandidat  fitur  untuk  setiap  node [13].  Dengan  demikian,  setiap  pohon keputusan  dibangun  melalui  ansambel menggunakan himpunan bagian independen acak  dari  fitur  dan  sampel.  Pada  penelitian ini  algoritma  DT  menggunakan  80%  data sebagai  data  training  dan  20%  digunakan sebagai  data  testing  kemudian  performa model  yang  dilatih  dievaluasi  dengan menghitung  Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²), dari nilai aktual dan nilai prediksi dari data uji.
c. Artificial Neural Network (ANN) Neural  network  merupakan  salah  satu metode  machine  learning  classifier  atau metode  yang  sangat  powerfull.  Neural network  hampir  selalu  cocok  dengan berbagai  permasalahan  machine  learning sehingga  neural  network  dapat  menjadi hypotheses  untuk  berbagai  persoalan  rill sebab  Neural  network  dibentuk  berdasrkan cara  kerja  syaraf  otak  manusia  [14].  Pada penelitian  ini  algoritma  DT  menggunakan 80%  data  sebagai  data  training  dan  20% digunakan  sebagai  data  testing  kemudian performa  model  yang  dilatih  dievaluasi dengan  menghitung  Root  Mean  Squared Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²), dari nilai aktual dan nilai prediksi dari data uji.
d. Decision Tree (DT) Decion tree reggresion merupakan salah satu predictive model  yang digunakan pada machine  learning,  model  ini  adalah  teknik terawasi  yang  melakukan teknik  klasifikasi dan  regresi.  Pohon  keputusan  bekerja dengan  baik  untuk  input  kategorikal  dan kontinu, variabel output. Ini
mengembangkan  pohon  keputusan  terkait dengan  membagi  dataset  menjadi  subset yang  lebih  kecil  [15].  Pada  penelitian  ini algoritma  DT  menggunakan  80%  data sebagai  data  training  dan  20%  digunakan sebagai  data  testing  kemudian  performa model  yang  dilatih  dievaluasi  dengan menghitung  Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan
koefisien determinasi (R²), dari nilai aktual dan nilai prediksi dari data uji.
Evaluasi  kinerja model dihitung  menggunakan tiga metrik, yakni Mean Absolute Error (MAE), Root  Mean  Square  Error  (RMSE),  dan  R- Squared. Metrik evaluasi model dapat dihitung menggunakan persamaan berikut [5] :
a. Mean Absolute Error (MAE)
MAE  mengukur rata-rata dari selisih absolut antara  prediksi  model  dan  nilai  target. Semakin  rendah  nilai  MAE,  semakin  baik model  dalam  melakukan  prediksi.  MAE dapat dihitung menggunakan persamaan 2.
𝑀𝐴𝐸  = 𝑖 𝑁 ∑|𝑦 𝑖 −   𝑧 𝑖 | (2)
Dimana i adalah indeks dari data pada sample, N adalah jumlah total sample, y_i adalah nilai aktual  dari  data  ke-i,  sedangkan  z_i  adalah nilai prediksi dari model untuk data ke-i.
b. Root Mean Square Error (RMSE) RMSE adalah akar dari rata-rata kuadrat dari selisih antara prediksi model dan nilai target. RMSE  memberikan  ukuran  yang  sama dengan  variabel  target  dan  umumnya  lebih sensitif  terhadap  perbedaan  yang  besar. Semakin  rendah  nilai  RMSE,  semakin  baik model  dalam  melakukan  prediksi.  RMSE dapat dihitung menggunakan persamaan 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑓(𝑋 𝑖 ) − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana n adalah jumlah data yang digunakan untuk menguji model, f(X_i) adalah nilai yang diprediksi  oleh  model  untuk  data  ke-i,  Y_i adalah nilai sebenarnya untuk data ke-i.
c. R-squared (R²)
R-squared  (R²)  adalah  koefisien  determinasi yang memberikan informasi tentang seberapa baik model cocok dengan data. R² adalah rasio variasi  total  yang  dijelaskan  oleh  model terhadap  variasi  total  yang  ada  dalam  data. Nilai R² berkisar dari 0 hingga 1, dan semakin tinggi  nilai  R²,  semakin  baik  model  dalam menjelaskan variasi dalam data.
R-squared  dapat  dihitung  menggunakan persamaan 4.
𝑅 = ∑ =𝟏(𝒇(𝑿𝒊)−𝒇(𝑿 ̅))(𝒀𝒊−𝒀̅) 𝒏 𝒊 √∑ (𝒇(𝑿𝒊)−𝒇(𝑿 ̅ 𝒏 𝒊=𝟏 ))𝟐√∑ 𝒀𝒊− 𝒀 ̅)𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (4)
Dimana  f(Xi)  adalah  nilai  prediksi  dari variabel  dependen  (Y)  berdasarkan  variabel independen  (X)  pada  observasi  ke-i,  f(X ̅)
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
adalah rata-rata dari semua nilai prediksi f(Xi) pada  seluruh  observasi,  Yi  adalah  nilai observasi aktual dari variabel dependen pada observasi ke-i, Y ̅ adalah rata-rata dari semua nilai observasi Yi pada seluruh observasi, dan n adalah jumlah total observasi.

## 4. Evaluasi model
Evaluasi  model  merupakan  suatu  proses penilaian kinerja suatu model machine learning dengan  menggunakan  metrik  atau  indikator tertentu.  Tujuan  dari  evaluasi  model  adalah untuk  memahami  sejauh  mana  model  tersebut dapat  menggeneralisasi  dan  membuat  prediksi yang  akurat  pada  data  yang  belum  pernah dilihat  sebelumnya  [16].  Pada  penelitian  ini, setelah  dilakukan  pelatihan  model,  keempat model  machine  learning  dievaluasi  melalui pengujian  eksternal  menggunakan  data  baru. Hasil  dari  pengujian  eksternal  ini  dihitung kembali  dengan  menggunakan  metrik  evaluasi seperti MAE, RMSE, dan R-squared

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
CCPP bekerja dengan dua siklus pembangkit energi secara  bersamaan.    Pertama,  gas  dari  pembakaran bahan  bakar  seperti  gas  digunakan  untuk menggerakkan  turbin  gas,  sehingga  menghasilkan energi  kinetik.  Setelah  itu,  gas  buang  yang  masih panas  dialirkan  ke  suatu  sistem  penukar  panas,  di mana  panasnya  digunakan  untuk  memanaskan  air dan  mengubahnya  menjadi  uap.  Kedua,  uap  yang dihasilkan  dari  penukar  panas  digunakan  untuk menggerakkan turbin uap, yang juga menghasilkan energi kinetik. Dengan menggunakan dua turbin ini secara  bersamaan,  Combined  Cycle  Power  Plant dapat  mengoptimalkan  pemanfaatan  panas  yang dihasilkan dari pembakaran bahan bakar. Proses ini meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, karena panas  yang  sebelumnya  diabaikan  dalam  siklus tunggal dapat digunakan kembali untuk menghasilkan  lebih  banyak  energy  [17].  Hal  ini dapat  mencapai  tingkat  efisiensi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan pembangkit listrik konvensional yang hanya menggunakan satu siklus pembangkitan  energi. Ilustrasi  dari  siklus  CCPP dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tata letak pembangkit listrik siklus gabungan [6].
1. Dataset Dataset  ini  terdiri  dari  total  9568  sampel  data, kemudian  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  9468 sampel pada tahap pelatihan model dan dihilangkan sebanyak  100  sampel  dari  dataset  pelatihan  untuk
pengujian eksternal nantinya. Dataset ini terdiri dari empat  variabel  input  (Temperature,  Vacuum, Pressure, dan Humidity) dan 1 variabel output (EP). Distribusi  dataset  CCPP  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning

## Gambar 3. Distribusi dataset CCPP
2. Analisis Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisis  korelasi  untuk melihat  hubungan  antara  variable  input  seperti temperature,  vacuum,  pressure,  dan  humidity dengan  variable output  yaitu  daya listrik.  Analisis korelasi  yang  digunakan  adalah  korelasi  pearson, dimana  metode  ini  digunakan  untuk  mengukur sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain dalam  hubungan  linier.  Nilai  koefisien  korelasi berkisar  dari  -1  hingga  1.  Nilai  -1  menunjukkan korelasi  negatif  yang  kuat  antara  kedua  variabel, nilai 0 menunjukkan tidak ada korelasi, dan nilai 1 menunjukkan korelasi positif yang kuat [11]. Hasil analisis  korelasi  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  yang signifikan antara variabel-variabel lingkungan  (temperatur,  vakum,  tekanan,  dan kelembaban)  dengan  output  daya  listrik  pada pembangkit listrik siklus gabungan. Hasil koeralasi person  antara  variable  input  dan  variable  output dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar  4.  Hasil  korelasi  person  antara  variable  input dengan variable output.
Beradasarkan  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa temperatur  dan  vakum  memiliki  korelasi  negatif yang  sangat  kuat  dengan  daya  listrik  dengan  nilai masing  -masing  -0.95  dan  -0.87.  Hal  ini, mengindikasikan  bahwa  peningkatan  suhu  dan vakum pada CCPP dapat menurunkan daya listrik yang  dihasilkan.  Peningkatan  suhu  pada  CCPP menyebabkan  peningkatan  entropi,  yang  pada gilirannya  menyebabkan  penurunan  efisiensi termal.  Sementara  itu,  peningkatan  vakum  pada CCPP menyebabkan penurunan tekanan, yang pada gilirannya  menyebabkan  penurunan  efisiensi
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
termal [18]. Oleh karena itu, peningkatan suhu dan vakum pada CCPP dapat menurunkan daya listrik yang dihasilkan. Sedangkan tekanan dan kelembaban  memiliki  korelasi  positif  yang  cuku kuat  dengan  daya  listrik  yaitu  0.52  dan  0.39.  Hal ini,  menunjukkan bahwa  peningkatan tekanan dan kelembaban  dapat  meningkatkan  daya  listrik. Peningkatan tekanan pada CCPP dapat meningkatkan efisiensi termal, karena peningkatan tekanan dapat meningkatkan kerapatan udara, yang pada gilirannya meningkatkan konduktivitas termal [19].
3. Pelatihan dan pengujian model Pada  tahap  ini,  dilakukan  perbandingan  empat algoritma machine learning yang terdiri dari Linear Regression  (LR),  Decision  Tree  (DT),  Random
Forest (RF), dan Artificial Neural Network (ANN). Algoritma ini diimplementasikan dengan menggunakan  parameter  default  yang  disediakan oleh library scikit-learn versi 1.2.2 dan Keras versi 2.12.0.  Setiap  model  dievaluasi  menggunakan metrik  evaluasi  seperti  MAE,  RMSE  dan  R- squared.  jumlah  dataset  yang  digunakan  adalah 9468  sampel  dan  dilakukan  pembagian  dataset menjadi  80%  (7574  sampel)  untuk  pelatihan  dan 20%  (1894  sampel)  untuk  pengujian.  Model  yang memiliki kinerja terbaik adalah model yang mampu
memperoleh nilai MAE dan RMSE terkecil, dan R- squared  terbesar.  MAE  mengukur  rata-rata  dari selisih  absolut  antara  prediksi  model  dan  nilai target.  Semakin  rendah  nilai  MAE,  semakin  baik model  dalam  melakukan  prediksi.  RMSE  adalah akar  dari  rata-rata  kuadrat  dari  selisih  antara prediksi model dan nilai target. RMSE memberikan ukuran  yang  sama  dengan  variabel  target  dan umumnya  lebih  sensitif  terhadap  perbedaan  yang besar.  Semakin  rendah  nilai  RMSE,  semakin  baik model  dalam  melakukan  prediksi.  Sedangkan  R- squared  (R²)  adalah  koefisien  determinasi  yang memberikan informasi tentang seberapa baik model cocok  dengan  data.  R²  adalah  rasio  variasi  total yang  dijelaskan  oleh  model  terhadap  variasi  total yang ada dalam data. Nilai R² berkisar dari 0 hingga 1, dan semakin tinggi nilai R², semakin baik model dalam  menjelaskan  variasi  dalam  data  [5].  Hasil perbandingan kinerja keempat model dapat dilihat dari metrik evaluasi pada gambar 5.
Gambar 5. Perbandingan metrik evaluasi pengujian model
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
Berdasarkan  hasil  pelatihan  model  menggunakan empat  algoritma  maachine  learning,  dapat  dilihat bahwa Random Forest (RF) memiliki kinerja yang paling  baik  dibandingkan  dengan  tiga  model lainnya. Gambar 4 menunjukkan bahwa RF mampu memperoleh  metrik  evaluasi  seperti  MAE  2.314, RMSE  3.372  dan  R-squared  0.961.  Sedangkan model LR merupakan model yang paling berkinerja buruk dalam pelatihan ini yaitu dengan nilai MAE 3.608, RMSE 4.624, dan R-squared 0.927. Hasil ini dapat  terjadi  karena  beberapa  factor  seperti non- linearity, ensemble learning , dan parameter tuning . RF mampu menangani hubungan non-linear antara variabel  input  dan  output.  Model  LR  hanya  dapat menangani  hubungan  linier,  sementara  RF  dapat menangkap  pola  yang  lebih  kompleks  dan  non- linear  dalam  data,  yang  terdapat  dalam  kasus
prediksi daya listrik. RF juga menggunakan teknik ensemble  learning,  yang  menggabungkan  prediksi dari  beberapa  pohon  keputusan  (trees).  Setiap pohon  membuat  prediksi  secara  independen,  dan hasilnya  digabungkan  untuk  memberikan  prediksi akhir. Pendekatan ini dapat mengurangi overfitting dan  meningkatkan  generalisasi  model.  Selain  itu, RF  memiliki  lebih  banyak  parameter  yang  dapat disesuaikan  daripada  model  linear  sederhana. Dengan  penyesuaian  parameter  yang  tepat,  RF dapat  dioptimalkan  untuk  kinerja  yang  lebih  baik pada  data  tertentu  [20].  Hasil  perbandingan keempat model machine learning dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan hasil prediksi model
4. Evaluasi model
Evaluasi model dengan data baru merupakan tahap penting  dalam  mengukur  sejauh  mana  model machine  learning  dapat  memgeneralisasi  dan memberikan  prediksi  yang  akurat  pada  data  yang belum  pernah  dilihat  selama  proses  pelatihan. Dalam konteks ini, data baru adalah data yang tidak termasuk dalam set pelatihan model, dan pengujian
model  dilakukan  pada  data  ini  untuk  mengukur kinerja  model  di  luar  sampel  yang  digunakan selama pelatihan. Evaluasi model dengan data baru membantu mengidentifikasi apakah model mampu melakukan generalisasi dengan baik pada berbagai kondisi atau apakah mungkin terjadi overfitting, di mana  model terlalu fokus pada data pelatihan dan kurang fleksibel dalam menghadapi data baru [12].
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
Evaluasi  ini  memastikan  bahwa  model  dapat diterapkan  dengan  efektif  dalam  situasi  dunia nyata. Metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R- squared digunakan untuk mengukur seberapa baik model  memprediksi  nilai  target  pada  data  baru. Metrik ini memberikan gambaran tentang seberapa dekat  prediksi  model  dengan  nilai  sebenarnya.
Hasil  evaluasi  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  secara  keseluruhan.  Model  yang dapat  memberikan  prediksi  yang  akurat  pada  data baru  dianggap  lebih  baik  dan  lebih  dapat diandalkan.  Hasil  perbandingan  metrik  evauasi keempat  model  dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  dan statistik data pengujian eksternal dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistik dataset pengujian pembangkit listrik siklus gabungan.
Variabel Kategori Mean Min Max Temperature (c) Input 19.976 5.01 34.03 Vacuum (cmHg) Input 55.441 25.36 77.95 Pressure (mbar) Input 1012.639 998.27 1027.12 Humidity (%) Input 74.894 36.48 100.1 Energy Output (MW) Output 452.952 36.48 488.65
Gambar 7. Metrik evaluasi pengujian eksternal
Data pengujian eksternal ini, berjumlah 100 sampel dengan karakteristik seperti pada table 1. Pengujian model  ini,  sama  halnya  dengan  pelatihan  model sebelumnya yaitu menggunakan parameter default scikit-learn versi 1.2.2 dan Keras versi 2.12.0. Hasil pengujian eksternal tidak jau berbeda dengan hasil pelatihan sebelumnya, dima RF mampu memperoleh  kinerja  terbaik  dengan  nilai  MAE 2.579, RMSE 3.315, dan R-squared 0.957. Namun,
pada pengujian eksternal ini model yang berkinerja paling buruk adalah ANN dengan nilai MAE 3.627, RMSE  4.742,  dan  R-squared  0.913.  Hasil  ini mengindikasikan  bahwa  RF  memiliki  performa yang stabil dan dapat diandalkan dalam melakukan prediksi pada dataset yang lebih besar dan beragam. Hasil  perbandingan  prediksi  model  menggunakan data baru dapat dilihat pada Gambar 8.
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
Gambar 8. Perbandingan hasil prediksi model pada pengujian eksternal

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian mengenai Prediksi Daya Listrik pada  Pembangkit  Listrik  Siklus  Gabungan  (CCPP) dalam  Kondisi  Lingkungan  menggunakan  Metode Machine  Learning,  dapat  disimpulkan  bahwa  data historis  pengoperasian  sistem  pembangkit  listrik, terutama pada CCPP, dapat dijadikan alat bantu untuk mengoptimalkan  kinerja  pembangkit  listrik  dalam berbagai  kondisi  lingkungan.  Dalam  era  digitalisasi saat  ini,  data  memegang  peran  aktif  dalam  proses pemodelan  untuk  memprediksi  atau  mengestimasikan daya  listrik  pada  berbagai  kondisi  lingkungan, menggunakan metode machine learning. Penelitian ini menerapkan empat algoritma machine learning sebagai model  prediksi  daya  listrik  pada  CCPP  berdasarkan kondisi  lingkungan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  Random  Forest  (RF)  mencapai  kinerja terbaik  dibandingkan  dengan  model-model  lainnya dengan nilai MAE 2.314, RMSE 3.372 dan R-squared 0.961.  Selain  itu,  model  RF  juga  memiliki  kinerja paling baik dibandingkan model lainnya saat dilakukan pengujian  eksternal  dengan  data  baru,  dimana  RF memperoleh  nilai  MAE  2.579,  RMSE  3.315,  dan  R- squared 0.957. Hasil ini mengindikasikan bahwa model Random Forest (RF) menunjukkan kinerja yang paling baik  dibandingkan  dengan  tiga  model  lainnya,  yaitu Linear  Regression  (LR),  Decision  Tree  (DT),  dan Artificial  Neural  Network  (ANN).  Model  RF  juga mencapai kinerja optimal pada pengujian eksternal, di mana model diuji menggunakan data baru. Temuan ini mengindikasikan  bahwa  model  machine  learning menggunakan Random Forest dapat dijadikan sebagai model  prediksi  daya  listrik  yang  efektif  pada  CCPP. Keberlanjutan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi lebih lanjut terhadap pemahaman  dan  penerapan  machine  learning  dalam industri pembangkit listrik.

## Daftar Pustaka
[1]. Siddiqui, R., Anwar, H., Ullah, F., Ullah, R., Rehman, M. A., Jan, N., & Zaman, F. (2021). Power  prediction of combined cycle power plant (CCPP) using machine learning algorithm- based  paradigm.  Wireless  Communications  and  Mobile Computing, 2021, 1-13.
[2]. Kurz,  R.,  &  Brun,  K.  (2016).  Gas  turbine  performance.  In Asia Turbomachinery & Pump Symposium. 2016 Proceedings..  Turbomachinery  Laboratories,  Texas  A&M Engineering Experiment Station.
[3]. Bandić,  L.,  Hasičić,  M.,  &  Kevrić,  J.  (2020).  Prediction  of power  output  for combined  cycle  power  plant using  random decision  tree  algorithms  and  ANFIS.  In  Advanced technologies, systems, and applications IV-proceedings of the international  symposium  on  innovative  and  interdisciplinary applications  of  advanced technologies  (IAT  2019)  (pp. 406- 416). Springer International Publishing.
[4]. Duchesne,  Laurine,  Efthymios  Karangelos,  and  Louis Wehenkel.  "Recent  developments  in  machine  learning  for energy  systems  reliability  management."  Proceedings  of  the IEEE 108.9 (2020): 1656-1676.
[5]. Leni,  D.  (2023).  PREDIKSI  PELABELAN  RATING  AC EFISIENSI  ENERGI  MENGGUNAKAN  PEMODELAN MACHINE LEARNING. Majalah Ilmiah Momentum, 19(1).
[6]. Tüfekci,  P.  (2014).  Prediction  of  full  load  electrical  power output  of  a  base  load  operated  combined  cycle  power  plant using  machine  learning  methods.  International  Journal  of Electrical Power & Energy Systems, 60, 126-140.
[7]. Alketbi, S., Nassif, A. B., Eddin, M. A., Shahin, I., & Elnagar, A.  (2020,  November).  Predicting  the  power  of  a  combined cycle  power  plant  using  machine  learning  methods.  In  2020 International  conference  on  communications,  computing, cybersecurity, and informatics (CCCI) (pp. 1-5). IEEE.
[8]. Kaewprapha, P., Prempaneerach, P., Singh, V., Tinikul, T., & Intarangsi, N. (2022, March). Machine Learning Approaches for Estimating the Efficiency of Combined Cycle Power Plant. In  2022  International  Electrical  Engineering  Congress (iEECON) (pp. 1-4). IEEE.
[9]. Kaewprapha,  P.,  Prempaneerach,  P.,  Singh,  V.,  Tinikul,  T., Intarangsi,  N.,  &  Kijkanjanarat,  T.  (2022,  April).  Predicting Full  Load,  Partial  Load  Efficiency  of  a  Combined  Cycle Power  Plant  Using  Machine  Learning  Methods.  In  2022  7th International  Conference  on  Computer  and  Communication Systems (ICCCS) (pp. 11-16). IEEE.
[10]. Leni,  D.,  Earnestly,  F.,  Sumiati,  R.,  Adriansyah,  A.,  & Kusuma,  Y.  P.  (2023).  Evaluasi  sifat  mekanik  baja  paduan rendah bedasarkan komposisi kimia dan suhu perlakuan panas
Hendra : Prediksi Daya Listrik Pada Pembangkit Listrik Siklus Gabungan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Menggunakan Metode Machine Learning
menggunakan  teknik  exploratory  data  analysis  (EDA). Dinamika Teknik Mesin, 13(1), 74-83.
[11]. Leni,  D.  (2023).  Analisis  Heatmap  Korelasi  dan  Scatterplot untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Pelabelan  AC  efisiensi  Energi.  Jurnal  Rekayasa  Material, Manufaktur dan Energi, 6(1).
[12]. Maulud, D., & Abdulazeez, A. M. (2020). A review on linear regression  comprehensive  in  machine  learning.  Journal  of Applied Science and Technology Trends, 1(4), 140-147.
[13]. Nakatsu,  R.  T.  (2020).  An  evaluation  of  four  resampling methods  used  in  machine  learning  classification.  IEEE Intelligent Systems, 36(3), 51-57.
[14]. Choi, R. Y., Coyner, A. S., Kalpathy-Cramer, J., Chiang, M. F., & Campbell, J. P. (2020). Introduction to machine learning, neural  networks,  and  deep  learning.  Translational  vision science & technology, 9(2), 14-14.
[15]. Muhammad, L. J., Algehyne, E. A., & Usman, S. S. (2020). Predictive  supervised  machine  learning  models  for  diabetes mellitus. SN Computer Science, 1(5), 240.
[16]. Pham, B. T., Jaafari, A., Avand, M., Al-Ansari, N., Dinh Du, T.,  Yen,  H.  P.  H.,  ...  &  Tuyen,  T.  T.  (2020).  Performance evaluation  of  machine  learning  methods  for  forest  fire modeling and prediction. Symmetry, 12(6), 1022.
[17]. [Aliyu,  M.,  AlQudaihi,  A.  B.,  Said,  S.  A.,  &  Habib,  M.  A. (2020). Energy, exergy and parametric analysis of a combined cycle  power  plant.  Thermal  Science  and  Engineering Progress, 15, 100450.
[18]. Dev,  N.,  &  Attri,  R.  (2015).  Performance  analysis  of combined cycle power plant. Frontiers in Energy, 9, 371-386.
[19]. Riady,  M.  I.,  Santoso,  D.,  &  Bustan,  M.  D.  (2019,  April). Thermodynamics Performance Evaluation in Combined Cycle Power Plant by Using Combined Pinch and Exergy Analysis. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1198, No. 4, p. 042006). IOP Publishing.
[20]. Nti,  I.  K.,  Adekoya,  A.  F.,  &  Weyori,  B.  A.  (2020).  A comprehensive  evaluation  of  ensemble  learning  for  stock- market prediction. Journal of Big Data, 7(1), 1-40.