## MEMBANGUN TOOL PREDIKSI YANG KOMPREHENSIF GUNA MENINGKATKAN AKURASI PRODUK AKHIR PENCAMPURAN KUALITAS BATUBARA MENERAPKAN PERBANDINGAN KOLABORATIF PADA ALGORITMA REGRESI HINGGA NEURAL NET
1) Yoga P. Adiwiguna 2) Hario Purbaseno 3) Hadi Syuhara 4) Freddy J. Pribadi
5) Akhmad Sarbani 6) Almira D. Kusuma 1),2),3),4),5),6) Adaro Indonesia
Artikel masuk : 11-11-2022 , Artikel diterima : 28-11-2022
Doi : https://doi.org/10.36986/impj.v4i2.79
Kata kunci: Kualitas Batubara, Neural Network, Pencampuran Batubara, Predictive Analytics, Regresi
Keywords: Mining Strategic Plan, Reserve Optimization, Water Quality Standards

## ABSTRAK
Prediksi  nilai  akhir  pencampuran  kualitas  batubara  sebagian  besar ditentukan  hanya  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  terbobot  antara kualitas  dan  kuantitas  batubara  dari  masing-masing  konstituen,  teknik perhitungan  ini  mengabaikan  kondisi  dimana  variasi  hasil  akhir  tidak hanya  ditentukan  oleh  faktor  material  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh faktor  manusia,  lingkungan,  mesin,  dan  faktor  metode,  yang  masing- masing berkontribusi terhadap total variasi. Kami mencatat bahwa masih ada  beberapa  kasus  di  mana  perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai aktual berada di luar ketetapan ISO (± 71 kcal/kg), yang mengakibatkan kerugian  yang  cukup  besar  tidak  hanya  dari  segi  rangkaian  operasional tetapi  juga  berdampak  pada  aspek  keuangan  karena  menyebabkan munculnya  berbagai  biaya  tambahan.  Kami  melihat  bahwa  hubungan antara  nilai  kalori  akhir  hasil  analisa  laboratorium  dan  kontributor variansnya  dapat  didekati  sebagai  masalah  regresi.  Memanfaatkan beberapa  algoritma  regresi  akan  membantu  menghasilkan  metode prediksi yang lebih baik daripada metode rata-rata terbobot sederhana. Dengan  ribuan  kumpulan  data  dan  60  fitur  independen,  kami  secara bertahap menerapkan algoritma regresi sederhana seperti regresi  linier hingga  algoritma  regresi  lanjutan  seperti  Random  Forest  Regressor, XGBoost  Regressor,  dan  Artificial  Neural  Networks  (ANN).  Untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal,  pada  setiap  implementasi  algoritma regresi  lanjutan  diterapkan  metode  hyperparameter  tuning  dengan iterasi  hingga  1000  kali.  Mempertimbangkan  metrik  evaluasi  regresi, validasi  model  terbaik  ditentukan  dari  nilai  Mean  Absolute  Error  (MAE) dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  terkecil.  Langkah  terakhir adalah memilih dan menyimpan model yang terbaik sebagai pickle string untuk  membuat  Django  application,  kemudian  agar  memungkinkan aksesibilitas yang luas, dilakukan deployment aplikasi di Heroku. Dengan melibatkan kontributor variasi tambahan, yaitu faktor lingkungan (curah hujan  &  jam  hujan),  faktor  metode  (dasar  pemilihan  analisis laboratorium),  dan  faktor  material  (water  spray  dan  dust  suppressant treatment),  kami  memperoleh  metrik  evaluasi  regresi  terbaik  saat menggunakan XGBoost di mana nilai MAE (37,5) dan MAPE (0.0082).

## ABSTRACT
The  final  prediction  of  coal  quality  blending value  is  mostly  determined  only  by  calculating the  weighted  average  value  between  the  coal quality  and  quantity  of  each  constituent,  this technique ignores conditions where the variation of final result is not determined only by material factors but also affected by human, environment, machine,  and  method  factors,  each  of  which contributes  to  the  total  variation.  We  note  that there are still several cases where the difference between  predicted  value  and  actual  value  are outlying  the  ISO  determination  (±  71  kcal/kg), resulting  in  considerable  losses  not  only  in terms of operational sequence but also from the financial aspect due to the emergence of various additional  costs.  We  see  that  the  relationship between the laboratory results of calorific value and its variance contributors can be approached as  a  regression  problem.  Utilizing  several regression algorithms will help generate a better prediction  method  than  a  simple  weighted average  method.  With  thousand  dataset  records
and 60 features, we gradually implement simple regression  algorithm  (Linear  Regression)  to advanced regression algorithms (Random Forest  Regressor,  XGBoost  Regressor),  and Artificial  Neural  Networks  (ANN).  To  obtain optimal  results,  hyperparameter  tuning  method is  applied  to  each  advanced  regression algorithm  with  iterations  up  to  1000  times. Considering  the  regression  evaluation  metrics, the best model validation is determined from the smallest  value  of  Mean  Absolute  Error  (MAE) and  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). The  last  step  is  selecting  and  saving  the  best- trained  model  as  a  pickle  string  for  creating Django  applications  and  for  enabling  extensive accessibility,  this  application  is  deployed  on Heroku.  By  involving  additional  variation contributors,  namely  Environmental  factors (rainfall & rain hour), Method factors (selection basis  of  a  laboratory  analysis),  and  Material factors  (water  spray  and  dust  suppressant treatment),  we  obtain  the  best  regression evaluation  metrics  when  using  XGBoost  where the value of MAE (37.5) and MAPE (0.0082).
Even with more variance contributors, this prediction model can offer better process capability and MAE. Preventive  efforts  to  minimize  the  out-of- specification  cases  of  finished  products  due  to accuracy can be carried out as early as possible, thereby  minimizing  operational  (Divert  Barge, Rehandling Stock) and financial (Retest Document, Buyer Penalty) losses. This collaborative application will later be utilized by cross-functional  teams  (Coal  Quality,  Coal Mining  Operation,  Coal  Dispatcher,  Coal Processing  Plant,  Coal  Laboratory)  throughout daily coal blending process.

## PENDAHULUAN
Metode  prediksi/proyeksi  nilai  akhir calorific value pada  proses  pencampuran  batubara umumnya dilakukan dengan melakukan kalkulasi  rerata  terbobot  antara  berat  batubara
( tonnage )  dan  parameter  kualitas  ( calorific value ). Metode ini dilakukan  untuk membangun model  matematis  proses  pencampuran  batubara agar  dapat  mendekati  keadaan  sesungguhnya  di lapangan,  selain  itu  metode  ini  memberikan gambaran  cepat  hasil  akhir calorific  value batubara  karena  formulasinya  cukup  mudah dipahami  dan  dapat  diimplementasikan  pada berbagai  aplikasi  sederhana  yang  memiliki kemampuan  kalkulasi  dan  komputasi.  Di  lain sisi,  metode  ini  mengabaikan  kondisi  di  mana nilai akhir calorific value sebenarnya dipengaruhi  tidak  hanya  dari  faktor  besar kecilnya  komposisi  dan  jenis  batubara  yang digunakan,  tetapi  lebih  jauh  ada  banyak  faktor tambahan lain yang memiliki kontribusi terhadap  hasil  nilai  akhir  tersebut  (Gambar  1). Banyak  panduan  yang  fokus  kepada  studi  alat
Algorithm MAE MAPE = 100MARE R_Squared Artificial Neural Network 813.3 0.1734 0.2910 Cubist 40.3 0.0087 0.9771 Decision Tree Regressor 57.7 0.0125 0.9513 Multivariate Adaptive Regression Spline 46.6 0.0101 0.9656 Random Forest Regressor 40.4 0.0088 0.9765 Simple Linear Regression 66.2 0.0147 0.9305 Support Vector Regressor 147.1 0.0343 0.5759 XGBoost Regressor 37.5 0.0082 0.9705
ukur,  tetapi  sumber  variasi  lain  tidak  dapat diabaikan, terutama variasi proses yang sebenarnya  menjadi  subjek  utama  yang  harus ditangani (Barrentine, 2003).
Gambar 1. Possible sources of process variation (Barrentine, 2003)
Mengacu  referensi  ini  kami  sadar  bahwa pendekatan  rerata  terbobot  hanya  melibatkan faktor besar kecilnya kuantitas batubara ( Material )  yang  digunakan,  tetapi  belum mengikutsertakan  faktor  manusia  ( Man ),  mesin ( Machine ), metode ( Method ), lingkungan ( Environment ), maupun efek interaksi  gabungan antar faktor yang mungkin saja timbul pada nilai akhir calorific  value pencampuran  batubara.
Untuk  itu  dibutuhkan  pendekatan  komprehensif yang  melibatkan  keseluruhan  faktor  yang  dapat dipetakan  dari  proses  hulu-hilir  rantai  pasokan batubara  agar  mampu  diidentifikasi  apa  saja potensi  kontributor  variasinya  (Gambar  2), karena  setiap  proses  penambangan  memiliki model rantai suplai yang berbeda-beda menyesuaikan infrastruktur pendukungnya.
Gambar 2. Swimlane proses rantai pasokan batubara
Melibatkan lebih banyak faktor yang berpengaruh  dalam  penentuan  nilai  akhir calorific  value berimplikasi  pada  banyaknya data  yang  dibutuhkan  dalam  proses  persiapan hingga  proses  pengujian,  sehingga  objektif untuk  menghasilkan  akurasi  nilai  akhir calorific value batubara  yang  tinggi  harus  dibarengi dengan enabler-tool yang  mumpuni  dalam proses  eksekusinya  agar  akurasi  yang  diperoleh dari  hasil  kalkulasi  nanti  menawarkan  performa
yang  lebih  tinggi  maupun lead  time yang dihasilkan  minimal  sama  cepat  dengan  metode sebelumnya atau bahkan bisa dipercepat dengan kemampuan  komputasi  yang  ada.  Dengan adanya  tool  kalkulasi  nilai  akhir calorific  value dengan performa prediksi yang lebih baik, maka tata  kelola  sekuen  operasional  tambang  akan menjadi  ramping  dan  efisien  karena  dapat meminimalisir upaya adjustment material, meminimalisir  upaya divert  barge  due  to
accuracy problem maupun pinalti yang berdampak  secara  finansial  akibat out-of- specification .

## METODOLOGI PENELITIAN
Mempertemukan  antara  data  apa  dimiliki  dan data  apa  yang  seharusnya  diperlukan,  kemudian menggunakan  pemodelan  yang  tepat  dari  data tersebut  dalam  upaya  pengambilan  keputusan
harus  didukung  dengan  kerangka  standar  yang telah  terbukti  menyuguhkan  hasil  terbaik.  Kami menggunakan CRISP-DM  Framework (Gambar 3)  untuk  menuntun  proses  persiapan  penelitian hingga  pengujian  dan  pemantauan  karena kerengka  ini  telah  menjadi  metodologi  yang paling  umum  digunakan  dalam  bidang Data Mining , Analytics ,  dan Data  Science  Projects (Chapman, 2000).
Gambar 3. Cross Industry Standard for Data Mining (CRISP-DM)
Penentuan  objektif  penelitian  didasari  oleh key performance  indicator pada  bisnis  unit  QAQC yang  bertanggung  jawab  untuk  memastikan akurasi  produk  akhir  pencampuran  batubara sesuai dengan kebutuhan masing-masing pelanggan. Upaya pemantauan dilakukan dengan mengukur  selisih  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual parameter calorific value berada pada rentang ± 75 kcal/kg pada masing-masing pemuatan barge, jika  terdapat  selisih  lebih  tinggi/rendah  dari rentang  tersebut  maka  akan  diklasifikasikan  ke dalam kasus out-of-specification due to accuracy .  Kasus  ini  akan  mengakibatkan rangkaian  ketidaksesuaian  dari  pengaturan material  pengganti  hingga  yang  terparah menyebabkan penalti dan rejection .

## ASESMEN PROSES DAN SITUASI
Selisih  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  selama  2 tahun  terakhir  dikumpulkan  untuk  mengukur process capability sebelum dilakukannya perbaikan,  diperoleh  1636  data  di  mana  nilai rata-ratanya  sebesar  7.1  kcal/kg  dengan  standar deviasi 55.6 kcal/kg, kemudian nilai C p / derajat kepresisian  sebesar  0.529  dan  C pk /  derajat keakurasian  sebesar  0.479.  Dari  nilai  tersebut menunjukkan  bahwa process  capability saat  ini masih  belum  mumpuni  untuk  memenuhi  batas spesifikasi yang telah ditetapkan (Gambar 4).
Gambar 4. Control Chart dan Process Capability untuk akurasi blending pada produk akhir

## MEMBANGUN DAN MENGINTEGRASIKAN DATA
Melihat  hasil  performa  akurasi  dan  presisi  nilai calorific  value yang  berlangsung,  besaran  total variasi  dari  rentang  spesifikasi  masih  terlalu lebar  dan  harus  diidentifikasi  faktor-faktor penyebabnya.  Untuk  dapat  memetakan  apa  saja penyebab  dan  di  proses  mana  saja  variasi  ini berkontribusi,  kami  melakukan brainstorming dengan  para subject  matter  expert di  masing-
masing  proses  untuk  dapat  mengidentifikasi faktor  apa  saja  yang  berpotensi  mempengaruhi besaran variasi sekaligus memastikan tersedianya data pendukung tersebut agar sesuai dengan  format  penyusunan  data  penelitian. Kontributor-kontributor yang berpotensi mempengaruhi  nilai  variasi  ini  (Gambar  5) terdiri  dari  gabungan  jenis  data  numerik  dan diskrit  (Tabel  1)  yang  nanti  akan  diidentifikasi besaran  pengaruhnya  ke  dalam effect  plot (Gambar 6).
Gambar 5. Identifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap nilai calorific value
Tabel 1. Contoh data yang digunakan dalam penelitian
PRODUCT CV(AR) STOCKPILE KROM TPS100 TPS200 TPSHICA TPS300 TPSA PB600 PB700 TSC33 TSC22 TSCA TSN100 TSN200 RF RH SVY WTSP CHM E4900 4838 3702 1564 1065 276 0 828 145 387 0 283 135 588 1687 0 14.50 13.50 Geoservice 90 391 E4700 4672 9872 217 523 139 0 432 0 120 0 1376 0 982 1372 0 0.50 1.55 Sucofindo 52 225 E4900 4851 1994 1600 1589 1768 0 542 0 0 2430 1912 0 2498 0 969 0.00 0.00 Geoservice 151 659 E4900 4951 2240 200 3432 144 3896 270 0 0 2601 0 0 142 2301 0 2.00 3.73 Sucofindo 147 643 E4900 4859 5515 1534 1446 0 1852 1773 270 0 0 0 878 2230 1452 0 2.00 3.73 Sucofindo 69 303 E4700 4790 4385 200 1513 0 2499 0 0 0 2065 1234 685 682 275 963 0.00 0.00 Sucofindo 92 406 E4700 4832 4413 400 1610 0 2815 0 0 0 1883 417 856 1424 706 1832 0.00 0.00 Sucofindo 122 527
Gambar 6. Effect Plot masing-masing parameter yang berkontribusi terhadap variasi nilai calorific value

## MEMILIH TEKNIK PEMODELAN DATA
Teknik regresi dipilih karena serangkaian faktor- faktor  kontribusi  /  variabel  prediktor  ( hingga ) mengakibatkan perubahan untuk setiap  nilai calorific  value /  variabel  respon  (y)  sebagai kelipatan dari perubahan setiap variabel prediktor  (Nisbet,  2018).  Kemudian  pemilihan dan penentuan algoritma regresi apa yang paling tepat untuk jenis data yang  kita miliki  sangatlah penting, agar peniliti tidak  kehilangan informasi utama  dari  data  yang  dimiliki,  karena  sangat tidak  praktis  untuk  bereksperimen  dengan
banyak teknik pada dataset tertentu hanya untuk menemukan  algoritma  terbaik  (Doan,  2015). Penentuan  dan  pemilihan  algortima  regresi terbaik  didasarkan  pada  hasil  uji  statistik gabungan  menggunakan  SAR metric ( Squared Error, Accuracy , ROC) Persamaan (1) dan Root Mean  Squared  Error (RMSE)  Persamaan  (2) pada  kategori  algortima General  Linear  Model , Tree-based  Model ,  dan State-of-the-Art  Model pada synthetic  data dan real-world  data (Doan, 2015)
⁄ (1)
√∑ (2)
Dari  metrik  gabungan  tersebut  diperoleh algoritma  terbaik  dari  kategori Tree-based Model adalah Cubist , Conditional  D.T , Random Forest , sedangkan dari katergori State-of-the-Art Model adalah MARS , Neuron Net , SVR (Tabel 2 dan  3).  Setiap  algoritma  ini  akan  kami  gunakan
sebagai  model  pengujian  akurasi  prediksi  pada dataset yang dimiliki menggunakan performance metrics typology chart (Gambar 7) berupa Mean Absolute Error (MAE) Persamaan (3), dan Mean Absolute Relative Error (MARE) Persamaan (4) secara bersamaan (Butchkarev, 2018).
∑ (3)
∑ | | | | (4)
Tabel 2. RMSE by multiple regression models Tabel 3. Spearman’s ranking correlation Tree Models RMSE Other Models RMSE CART 0.9291 Neuron Net 0.9699 Conditional D.T. 0.9166 SVR 0.9714 Model Tree 0.9308 KNN 0.9692 Rule Based System 0.9166 PLS 0.9669 Bagging CART 0.9251 Ridge 0.5731 Random Forest 0.9216 LARS 0.9668 Gradient Boost 0.9439 Elastic Net 0.9668 Cubist 0.9025 MARS 0.9626 Tree Models SRC Other Models SRC CART 0.7721 Neuron Net 0.8104 Conditional D.T. 0.8856 SVR 0.7246 Model Tree 0.6438 KNN 0.4849 Rule Based System 0.6438 PLS 0.5619 Bagging CART 0.8374 Ridge 0.5731 Random Forest 0.8977 LARS 0.5790 Gradient Boost 0.3470 Elastic Net 0.5790 Cubist 0.8807 MARS 0.8385
Gambar 7. Performance metrics (error measures) typology chart (Butchkarev, 2018)

## MEMBUAT DESAIN UJI DAN MENILAI MODEL
Setiap  proyek Machine  Learning (ML)  harus memiliki  tujuan  dan  metrik  keberhasilan  yang jelas.  Metrik  keberhasilan  dapat  berupa  metrik bisnis  dan  atau  teknis.  Mengevaluasi  metrik bisnis  seringkali  hanya  dapat  dievaluasi  setelah model ML diproduksi. Di sisi lain, mengevaluasi metrik  teknis  akan  lebih  mudah  dan  dapat dilakukan  selama  fase  pengembangan.  Kami ingin  mencapai  metrik  teknis  terbaik  karena  ini
adalah  sesuatu  yang  dapat  dioptimalkan. Hyperparameter  Tuning adalah  proses  mencari kumpulan hyperparameter terbaik dari kumpulan kandidat model ML. Tujuan penyetelan  hyperparameter  hanyalah  untuk mendapatkan  skor  evaluasi  maksimum  pada  set validasi  tanpa  menyebabkan  masalah overfitting (Owen,  2022).  Kami  mengimplementasikan metode Hyperparameter  Tuning pada  setiap algoritma  yang  dipilih  (Gambar  8)  dan mengevaluasi  akurasi  prediksi  terbaik  pada masing-masing algoritma (Gambar 9).
N 1 = 1 N3 N4 N5 ME (MBE, bias) MNB MPE = 100MNB FB G 1 Mean
G 2 Median
G 3 Geometric Mean MD G 4 Sum MAE (MAD) MARE MAPE = 100MARE MRAE
FAE sMAPE = 100FAE G 1 Mean MdAE MdAPE MdRAE sMdAPE G 2 Median GMAE GMRAE G 3 Geometric Mean SAD RAE CM WHD G 4 Sum
G 1 Mean
G 2 Median GRMSE G 3 Geometric Mean NCSD SquD DivD VSD G 4 Sum G 1 Mean MdLAR G 2 Median G 3 Geometric Mean
KLD G 4 Sum MNAFE G 1 Mean MdSA G 2 Median
G 3 Geometric Mean G 4 Sum Absolute Log quotient error Aggregation ,
G Point Distance ,
D Normalization , N Error (magnitude of error) Absolute error Squared error Log equation error Unitary By Actual Values
By Variability of
Actual Values By Sum of Actual and Predicted Values By Max (or Min) of Actual and Predicted Values MSE SSE MSPE MdSPE RSE N 2 D 1 D 2 D 4 ) D 5 )| c = 1 c = 1 c = 1 c = 2 c = 2 c = 1 c = 1 c = 1 c = 1 c = 1 c = 1 c = 2 c = 1 c = 1 c = 1 c = 1 c = 1 c = 2 c = 1 c = 1
Gambar 8. Penerapan Hyperparameter Tuning pada algoritma yang dipilih
Gambar 9. Menguji masing-masing algoritma prediksi untuk memodelkan data yang dimiliki Dari  pengujian  performa  akurasi  dari  masing- masing  algortima,  kami  memperoleh  hasil terbaik  saat  mengimplementasikan  prediski menggunakan  algoritma XGBoost  Regressor ( Conditional  Decision  Tree )  dengan  nilai  MAE
37.5,  MAPE  0.0082,  R_Squared  0.9705  (Tabel 4).  Model  pembelajaran  ini  akan  diujikan  pada 200  dataset  baru  untuk  melihat  sejauh  apa performa  akurasi  yang  dihasilkan  di  luar  fase desain.
Tabel 4. Hasil performance metrics untuk masing-masing algortima yang dipilih
Setelah  pengujian  pada  dataset  baru  tersebut, kami  mengevaluasi  performa  akurasinya  ke dalam control  chart fase  kedua  (Gambar  9), yang menunjukkan perbaikan pada nilai rata-rata sebesar  0.9  kcal/kg  dengan  standar  deviasi  24.6 kcal/kg,  kemudian  nilai  C p /  derajat  kepresisian
sebesar  1.123  dan  C pk /  derajat  keakurasian sebesar  1.108.  Dari  nilai  tersebut  menunjukkan adanya  peningkatan process  capability pada akurasi blending kualitas batubara yang signifikan setelah penerapan
algoritma prediksi
Gambar 9. Control Chart dan Process Capability untuk akurasi blending setelah menerapkan algoritma prediksi
Kami menilai bahwa metode prediksi nilai akhir pencampuran  kualitas  batubara  menggunakan algoritma predikasi ini sangat handal dibandingkan  dengan  hanya  menggunakan metode  rerata  terbobot  yang  belum  banyak mempertimbangkan  variabel  prediktor  di  luar faktor  material.  Sehingga  para  pelaku  maupun profesional  yang  menggeluti  bidang  ini  dapat segera  beralih  menggunakan  metode  yang  lebih komprehensif, karena setiap peningkatan akurasi nilai  pencampuran  kualitas  batubara  akan langsung  berimplikasi  pada  tata  kelola  rantai
pasokan yang memberikan keuntungan tambahan  dari  sisi  keuangan  dan  kepuasan pelanggan.

## KESIMPULAN
Beberapa  poin  yang  dapat  disimpulkan  dari penelitian ini antara lain:
1. Pemilihan  algoritma  regresi  terbaik  dari Tree-based  Model adalah  (1) Cubist ,  (2) Conditional  Decision  Tree ,  (3) Random Forest , sedangkan dari katergori State-of-the-
Algorithm MAE MAPE = 100MARE R_Squared Artificial Neural Network 813.3 0.1734 0.2910 Cubist 40.3 0.0087 0.9771 Decision Tree Regressor 57.7 0.0125 0.9513 Multivariate Adaptive Regression Spline 46.6 0.0101 0.9656 Random Forest Regressor 40.4 0.0088 0.9765 Simple Linear Regression 66.2 0.0147 0.9305 Support Vector Regressor 147.1 0.0343 0.5759 XGBoost Regressor 37.5 0.0082 0.9705
Art Model adalah (1) MARS , (2) Neuron Net , (3) SVR didasari  nilai  SAR metric ( Squared Error, Accuracy , ROC) dan  nilai Root Mean Squared Error (RMSE) terkecil.
2. Pemilihan performance  metrics yang  sesuai dengan  obyektif  penelitian  merujuk  pada typology  chart point  distance  kategori absolute  error  adalah Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Mean  Absolute  Relative  Error (MARE).
3. Diperoleh performance  metrics terbaik  pada saat  mengimplemtasikan  algoritma XGBoost Regressor ( Conditional  Decision  Tree ) dengan nilai MAE 37.5 dan MARE 0.0082.
4. Terjadi  peningkatan process  capability pada akurasi  blending  kualitas  batubara  dari  rata- rata 7.1 kcal/kg menjadi 0.91 kcal/kg, standar deviasi  dari  55.6  kcal/kg  menjadi  24.6 kcal/kg,  C p /  derajat  kepresisian  dari  0.529 menjadi  1.123  dan  C pk /  derajat  keakurasian dari 0.479 menjadi 1.108.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  kesempatan  ini,  kami  sampaikan  terima kasih sebesar-besarnya kepada PERHAPI karena telah  menyelenggarakan  TPT  XXXI  PERHAPI 2022. Acara ini sangat mendukung pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  memacu kemunculan terobosan baru di bidang pertambangan.  Tidak  lupa  juga  kami  ucapkan terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang  telah mendukung penulisan hingga penerbitan makalah  ini,  semoga  Tuhan  Yang  Maha  Esa menganugerahkan  balasan  yang  setimpal  atas kebaikan Bapak/Ibu sekalian.

## DAFTAR PUSTAKA
Artificial  Neural  Network  –  Rectified  Linear Unit (ReLU),  data  diperoleh  melalui  situs internet: https://keras.io/api/layers/activations/.
Diakses pada tanggal 10 Juni 2022.
Barrentine,  L.  (2003):  Possible  Sources  of Process  Variation, Concept  for  R&R
Studies ,  ASQ  Quality  Press,  Wisconsin, USA, 1 – 2.
Botchkarev,  A.  (2018):  Performance  Metrics (Error  Measures)  in  Machine  Learning Regression,  Forecasting  and  Prognostics: Properties and Typology, Interdisciplinary Journal  of  Information,  Knowledge,  and Management , 17 – 18.
Chapman,  P.  (2000):  Step  by  Step  Data  Mining
Guide, CRISP-DM 1.0 , CRISP-DM
Consortium:  NCR  Systems  Engineering Copenhagen, USA, 12 - 64.
Doan,  T.  (2015):  Selecting  Machine  Learning Algorithms  using  Regression  Models, IEEE  15 th International  Conference  on Data Mining Workshops , 1 - 6.
Effect  Summary  Report  in  Fitting  Linear Models ,  data  diperoleh  melalui  situs internet: https://www.jmp.com/support/help/en/16. 2/index.shtml#page/jmp/effect- summary.shtml.  Diakses  pada  tanggal  20 Mei 2022.
International  Organization  for  Standardization. (2009). Solid mineral fuels –
Determination  of  gross  calorific  value  by bomb calorimetric method and calculation of  net  calorific  value (ISO  Standard  No. 1928:2009).
Multivariate Adaptive Regression Splines
(MARS),  data  diperoleh  melalui  situs internet: https://github.com/scikit-learn- contrib/py-earth.  Diakses  pada  tanggal  9 Agustus 2022.
Nisbet,  R.  (2018):  Numerical  Prediction,
Handbook of Statistical Analysis and Data Mining  Application ,  Elsevier,  London Wall, United Kingdom, 187 - 188.
Owen, L (2022): Implementing Random Search, Hyperparameter  Tuning  with  Python , Packt Publishing, Birmingham, UK, 121 – 123.
Process  Capability  Analysis ,  data  diperoleh melalui situs
internet:
https://www.jmp.com/en_gb/learning- library/topics/quality-and-process/process- capability-analysis.html.  Diakses  pada tanggal 9 Agustus 2022.
Quinlan's  Cubist  Regression  Model ,  data diperoleh melalui situs internet: https://pypi.org/project/cubist/.    Diakses pada tanggal 9 Agustus 2022.
Random  Forest  Regressor ,  data  diperoleh melalui situs internet: https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklear n.ensemble.RandomForestRegressor.html. Diakses pada tanggal 9 Agustus 2022.
Support  Vector  Regression ,  data  diperoleh melalui situs internet: https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklear n.svm.SVR.html.  Diakses  pada  tanggal  9 Agustus 2022.
Variables  Control  Charts  –  I/MR  Charts ,  data diperoleh melalui situs internet: https://www.jmp.com/en_us/learning- library/topics/quality-and- process/variables-control-charts-i-mr- charts.html.  Diakses  pada  tanggal  9 Agustus 2022.