## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514

## Forecasting Produksi Energi Photovoltaic Menggunakan Algoritma Random Forest Classification
Ergi Putra Febtiawan * , Lalu A. Syamsul Irfan Akbar, A Sjamsjiar Rachman
Fakultas Teknik, Program Studi S1 Teknik Elektro, Universitas Mataram, Mataram Jl. Majapahit No.62, Gomong, Kec. Selaparang, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia Email: 1,* ergiputraf@gmail.com, 2 irfan@unram.ac.id, 3 asrachman@unram.ac.id, Email Penulis Korespondensi: ergiputraf@gmail.com Submitted: 08/07/2024; Accepted: 17/07/2024; Published: 24/07/2024
Abstrak− Energi  surya  merupakan  salah  satu  sumber  energi  paling  terjangkau  dan  sebagai  sumber  energi  terbarukan  yang bersih dan ramah di dunia. Energi surya yang melimpah diseluruh dunia dapat menjadi sumber energi yang ekonomis dalam penerapannya.  Disebabkan  kelebihan  yang  dimilikinya,  pemanfaatan  energi  surya  terus  meningkat  sepanjang  tahun.  Untuk mengkonversi energi surya menjadi energi listrik salah satunya adalah dengan menggunakan perangkat Photovoltaic (PV) atau PV Module. Modul PV yang dijadikan studi terletak PLTS PLN 7 MWp desa sengkol. Peramalan produksi energi PV dilakukan untuk membantu dalam mengelola perencanaan dan mengetahui produksi energi PV berdasarkan data meteorologis pada suatu daerah yang belum terpasang perangkat PV dengan interface user berupa website. Machine learning merupakan teknik yang memungkinkan  mesin  belajar  langsung  dari  contoh,  data,  dan  pengalaman.  Berbeda  dengan  pendekatan  pemrograman tradisional yang mana mesin diberikan perintah satu persatu, machine learning dapat membuat keputusan sendiri terhadap suatu permasalahan setelah ia “belajar” dari contoh atau data yang diberikan. Penelitian ini berupaya untuk melakukan peramalan dari  produksi  energi  yang  dihasilkan  perangkat  photovoltaic  dengan  menggunakan  algoritma  Random  Forest  Classification yang mana merupakan algoritma klasifikasi dari machine learning. Algoritma ini bekerja dengan mengumpulkan prediksi dari sejumlah besar pohon keputusan yang independen, dan kemudian menggabungkan prediksi ini untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih akurat dan stabil dengan melibatkan penggunaan data historis tentang suhu, penyinaran matahari, radiasi matahari, dan karakteristik lingkungan lainnya untuk  memprediksi jumlah energi  yang dihasilkan oleh sistem  fotovoltaik pada  waktu tertentu, sehingga didapatkan hasil kinerja keseluruhan permodelan ini terhadap data yang diberikan. Model yang dibangun dievaluasi menggunakan confusion matrix dan hasil menunjukkan bahwa algoritma ini mencapai tingkat akurasi sebesar 96%. Hasil ini mengindikasikan bahwa Random Forest Classification merupakan metode yang efektif dan andal untuk peramalan produksi energi fotovoltaik.
Kata Kunci: Energi Surya; Random Forest Classification; Machine Learning; Confusion Matrix; Website
Abstract− Solar energy is one of the most affordable energy sources and a clean and friendly renewable energy source in the world. Solar energy, which is abundant throughout the world, can be an energy source that is economical to implement. Due to  its  advantages,  the  use  of  solar  energy  continues  to  increase  throughout  the  year.  One  way  to  convert  solar  energy  into electrical energy is to use a Photovoltaic (PV) or PV Module device.  The PV module used as a study is located in the PLN PLTS 7 MWp in Sengkol village. The PV module used as a study is located in the PLN PLTS 7 MWp in Sengkol village. PV energy  production  forecasting  is  carried  out  to  assist  in  managing  planning  and  knowing  PV  energy  production  based  on meteorological  data  in  an  area  where  PV  equipment  has  not  been  installed  with  a  user  interface  in  the  form  of  a  website. Machine  learning  is  a  technique  that  allows  machines  to  learn  directly  from  examples,  data  and  experience.  In  contrast  to traditional programming approaches where  machines are given commands one by one, machine learning can make its own decisions  on  a  problem  after  it  "learns"  from  the  examples  or  data  provided.  This  research  attempts  to  forecast  the  energy production  produced  by  photovoltaic  devices  using  the  Random  Forest  Classification  algorithm,  which  is  a  classification algorithm from machine learning, so that the overall performance results of this modeling are obtained for the data provided. This algorithm works by collecting predictions from a large number of independent decision trees, and then combining these predictions to produce a more accurate and stable final result by involving the use of historical data about temperature, solar radiation, solar radiation, and other environmental characteristics to predict the amount of energy produced by the photovoltaic system at a certain time, so that the overall performance results of this model are obtained for the data provided. The model built was evaluated using a confusion matrix and the results showed that this algorithm achieved an accuracy level of 96%. These results indicate that Random Forest Classification is an effective and reliable method for forecasting photovoltaic energy production.
Keywords : Solar Energy; Random Forest Classification; Machine Learning; Confusion Matrix; Website

## 1. PENDAHULUAN
Energi listrik menjadi perhatian penting di semua negara. Kehidupan manusia dan gaya hidup di zaman modern memiliki hubungan yang sangat erat dengan ketersediaan energi dan kualitasnya. Di Indonesia, berdasarkan data dari Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) Republik Indonesia, menyatakan bahwa konsumsi listrik per kapita nasional pada tahun 2019 mengalami peningkatan sebesar 2,26 % dari tahun sebelumnya dengan kenaikan  mencapai  1.084  kWh  per  kapita.  Sedangkan,  pada  tahun  2020  mengalami  peningkatan  sebesar  1.089 kWh per kapita dan pada kuartal III tahun 2021 mengalami peningkatan sebesar 1.109 kWh per kapita. Nilai  ini setara dengan 92,22 % dari target yang ditetapkan pada tahun 2021 yakni sebesar 1.203 kWh per kapita. Sehingga diperlukan tindakan peramalan untuk menentukan potensi energi listrik terbarukan di berbagai daerah dengan data yang  ada,  serta  melakukan  pengujian  terhadap  model  peramalan  yang  digunakan.  Pembangkit  Listrik  Tenaga Surya atau PLTS adalah sebuah sistem yang digunakan untuk mengubah energi cahaya matahari menjadi energi

## Journal of Information System Research (JOSH)
listrik  dengan  menggunakan  prinsip  efek  photovoltaic.  Photovoltaic  sendiri  merupakan  fenomena  fisika  yang terjadi pada permukaan sel surya (solar cell) ketika menerima cahaya matahari. Selanjutnya, cahaya yang diterima diubah  menjadi  energi  listrik.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengembangan  PLTS  di  masa  depan sehingga diperlukan metode peralaman yang kuat dengan metode random forest classification untuk menentukan energi listrik yang akan dihasilkan yang berguna untuk masyarakat sekitar [1].
Machine  learning  merupakan  sub  dari  bidang  keilmuan  kecerdasan  buatan  (Artificial  intelligence)  yang banyak diteliti dan digunakan untuk memecahkan berbagai masalah[2]. Dalam implementasinya, machine learning memiliki  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menangani  klasifikasi,  clustering,  dan  pengelolaan  data lainnya.  Dalam  penelitian,  digunakan  beberapa  model  machine  learning  yang  diantaranya  terdapat  algoritma Random  Forest  [3].  Beberapa  penelitian  terdahulu  menggunakan  algoritma  random  forest  untuk  mempelajari hubungan  antar  konsep  dari  keterkaitan  yang  diekstrak  dan  menganalisis  beberapa  atribut  yang  menyebabkan pengaruh dari data keluaran yang dihasilkan. Algoritma Random Forest banyak memberikan kontribusi terhadap berbagai penelitian [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Harshit dkk. adalah dampak penerapan kendaraan listrik dalam skala besar yang  menyebabkan  kelebihan  beban  pada  jaringan  listrik  karena  tidak  terjadwal  pengisian  daya  EV,  untuk mengurangi kelebihan beban ini, algoritma penjadwalan grid yang tepat diperlukan untuk menjadwalkan pengisian daya  kendaraan  listrik  dan  peningkatan  pengisian  daya  publik  permintaan  EV.  Data  dapat  dimanfaatkan memprediksi berbagai parameter seperti konsumsi energi, waktu pengisian daya, dengan menggunakan berbagai pembelajaran mesin (ML) populer seperti random forest yang membahas evaluasi model dengan  root mean square error (RMSE) dan  mean absolute percentage error (MAPE). Hasil untuk ketiga model  yang digunakan, dengan algoritma  RF  yang  merupakan  jenis teknik  ensemble  untuk  memvisualisasikan  kepentingan  variabel dan  untuk tujuan  prediksi  ini  untuk  konsumsi  energi  didapatkan  skor  RMSE  5,9%  dan  MAPE  0,188,  dari  XGBoost didapatkan RMSE untuk konsumsi energi 9% dan MAPE 0,288 dan dari regresi linier didapatkan RMSE untuk konsumsi energi sebesar 10,22% dan MAPE sebesar 0,349 [5].
Penelitian yang dilakukan oleh Ardianto dkk. adalah interkoneksi PLTS ke sistem jaringan transmisi listrik menghadirkan permasalahan kepada operator jaringan dikarenakan memiliki sifat fluktuasi dalam menghasilkan energi listrik. Faktor-faktor yang berpotensi mempengaruhi sifat fluktuasi energi listrik adalah meteorologi dan parameter cuaca. Salah satu langkah mitigasi untuk mengatasi kondisi tersebut yaitu dengan memprediksi produksi keluaran daya PLTS. Data histori PLTS berasal dari sistem SCADA selama setahun yang terdiri atas faktor nilai produksi  keluaran daya, radiasi, suhu lingkungan,  suhu peralatan, dan  kecepatan angin.  Data  yang telah diolah selanjutnya  dimodelkan  menggunakan  algoritma  Random  Forest  Regression  (RFR).  Dalam  proses  pemodelan dilakukan skenario pengaturan beberapa parameter, seperti proses perbaikan hilang rekam, normalisasi data dan filter produksi. Evaluasi dilakukan dengan menganalisis perbandingan kinerja setiap algoritma beserta kombinasi skenarionya.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  RFR  mempunyai  kinerja  tinggi  dengan  nilai  R2  sebesar 0.9679 dan RMSE sebesar 0.0438. Pemilihan skenario yang tepat terbukti memberi peningkatan kinerja akurasi sebesar RFR 2,90% [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Gufron dkk. adalah Isu krisis energi menuntut orang mencari sumber energi alternatif. PLTS menjadi pilihan yang menjanjikan untuk menjawab tantangan krisis energi tersebut. Namun PLTS tergantung  oleh  kondisi  cuaca,  sangat  sulit  memperkirakan  berapa  produksi  energi  pada  suatu  sistem  PLTS. Penelitian  peramalan  produksi  energi  1kWp  menggunakan  mesin  pembelajaran  dan  support  vector  machine (SVM)  telah  dilakukan  dan  dibandingkan  dengan  model  multiple  linear  regression  (MLR),  model  peramalan dengan pendekatan deret waktu, data training periode Januari – Desember 2021 dan data tes periode Januari – Mei 2022.  Konstruksi  ramalannya  adalah  hasil  produksi  tiga  hari  kebelakang  meramalkan  produksi  energi  hari berikutnya. Hasil evaluasi MAPE pada data training SVM dan MLR adalah 19.79% dan 23.96%, sedangkan pada testing 21,79% dan 20.45%. Hasil peramalan harian diakumulasi perbulan dan dievaluasi, hasilnya MAPE 4.13% dan 5.56% masing-masing untuk SVM dan MLR. Kedua model SVM dan MLR layak dikembangkan lebih lanjut pada forecasting PLTS 1 kWp berdasarkan data deret waktu [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gökçe  dkk.  adalah  kebutuhan  selama  periode  ketika  permintaan  energi mencapai puncaknya dan menghambat pasar agar tidak mengalami kerugian ekonomi pada saat berada di level terendah, prediksi terdekat harus dibuat. Penelitian ini, mempertimbangkan jumlah Kesalahan Kuadrat dari model, Model  Linear  menunjukkan  kinerja  terburuk  dengan  nilai  RMSE  2348,35,  sedangkan  teknik  XGBoost menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  nilai  RMSE  2038,54,  sisa  di  bawah  nilai  RMSE  2075,32  yang dihasilkan  dari  penerapan  Model  Random  Forest.  Oleh  karena  itu,  model  dengan  kinerja  prediksi  tertinggi dibandingkan  dengan  jumlah  kesalahan  kuadrat  ditentukan  sebagai  Random  Forest.  Ketika  jumlah  kesalahan persentase dibandingkan dalam fase peramalan semua model, urutan kinerja ditentukan sebagai Model  Random Forest, XGBoost dan Model Linear [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Da liu dkk. adalah Karakteristik fotovoltaik yang terputus-putus dan tidak terkendali pembangkit listrik mempunyai dampak yang sangat besar terhadap stabilitas sistem tenaga listrik. Untuk mengurangi  terjadinya  kondisi  seperti  itu,  perlu  dilakukan  peningkatan  akurasi  prediksi  pembangkit  listrik fotovoltaik.Algoritma HGWO digunakan untuk memilih dengan cepat parameter optimal model dengan verifikasi ditetapkan  sebagai  sasarannya.  Menggunakan  MAE,  RMSE  dan  Gambar  prediktif  analisis  dalam  percobaan, ditemukan  bahwa  algoritma  yang  direkomendasikan  PCA-K-means-HGWO-RF  mewarisi  ketidakpekaan  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
kemampuan  penyesuaian  Random  Forest  yang  baik  terhadap  data  noise,  dan  akurasinya  dan  stabilitas  prediksi algoritma. Model yang direkomendasikan. Nilai MAE pada ketiga wilayah tersebut lebih rendah dari hasil optimal pada model perbandingan sebesar 0,18, 0,14 dan 0,19 pada h+1 periode. Indikator ini mencerminkan tingkat rata- rata kinerja prediktif model yang direkomendasikan dibandingkan model lainnya. Karena keterbatasan algoritma model perbandingan, stabilitasnya mungkin dipengaruhi oleh data kebisingan. Misalnya, pohon keputusan tunggal adalah  rentan  terhadap  over-fitting,  parameter  jaringan  saraf  sulit  dilakukan  estimasi,  dan  reproduktifitasnya buruk. Model yang direkomendasikan adalah juga berada di posisi terdepan pada indikator RMSE, menunjukkan bahwa model disarankan untuk memiliki stabilitas yang lebih tinggi dalam menangani poin yang tidak normal [9].
Berdasarkan referensi dari 5 penelitian tersebut, penelitian ini akan menggunakan algoritma Random Forest Classification untuk metode pembelajaran mesin yang kuat dan sering digunakan untuk masalah prediksi, termasuk dalam konteks energi fotovoltaik. Algoritma ini bekerja dengan mengumpulkan prediksi dari sejumlah besar pohon keputusan yang independen, dan kemudian menggabungkan prediksi ini untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih akurat dan stabil. melibatkan penggunaan data historis tentang suhu, penyinaran matahari, radiasi matahari, dan karakteristik lingkungan lainnya untuk memprediksi jumlah energi yang dihasilkan oleh sistem fotovoltaik pada waktu tertentu di masa depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini menggunakan  metode Cross Industry Standard Process for Data Mining  (CRISP- DM) yang terdiri dari tahap business understanding yang merupakan Gambaran tentang sumber daya data yang tersedia, tahap data  understanding digunakan  untuk  mengumpulkan data dari sumber data,  mengeksplorasi dan mendeskripsikannya serta memeriksa kualitas data, tahap data preparation digunakan untuk menetapkan kriteria inklusi dan eksklusi, tahap  modeling terdiri dari pemilihan teknik pemodelan, pembuatan kasus  uji dan  model, tahap  evaluation  diperiksa  terhadap  tujuan  bisnis  yang  telah  ditentukan,  dan  tahap  deployment  berupa  laporan akhir atau komponen perangkat lunak. Gambar 1 menjelaskan gagasan utama, tugas dan keluaran dari tahapan- tahapan tersebut singkatnya, berdasarkan panduan pengguna CRISP-DM [10].
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian [11]

## 2.2 Business Understanding
Sistem PLTS dibagi menjadi dua klasifikasi sistem. Yang pertama Gambar cadangan ketika terjadi gangguan atau pemadaman pada jaringan listrik PLN. Yang kedua yaitu PLTS berdiri sendiri atau biasa disebut dengan PLTS standalone. Sistem PLTS ini dirancang untuk beroperasi secara mandiri tanpa ada hubungan konfigurasi sistem dengan jaringan listrik PLN [1].
Teknologi yang menggunakan sel photovoltaik untuk mengubah dari sinar matahari (surya) menjadi energi listrik yang nantinya dapat langsung digunakan ke beban (self consumption) atau disebut PLTS on-grid juga untuk charging baterai dan selebihnya akan disalurkan ke dalam jaringan PLN. Alur dari PLTS on-grid dapat dilihat pada Gambar 1 [12].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514
Sistem PLTS off-grid merupakan sistem PLTS yang tidak terhubung dengan jaringan listrik PLN. Sistem ini disebut juga System Stand Alone karena sistem ini hanya mengandalkan energi matahari sebagai satu–satunya sumber  energi  utama  dengan  menggunakan  rangkaian  modul  surya  untuk  menghasilkan  energi  listrik  sesuai dengan kebutuhan. Alur dari PLTS off-grid dapat dilihat pada Gambar 2.[13]
Gambar 3. Alur PLTS off-grid

## 2.3 Data Understanding
Transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  untuk  suatu  analisis. Transformasi  data  dilakukan  baik  terhadap  data  numerik  maupun  data  kategorik.  Transformasi  data  numerik dilakukan dengan standarisasi data [14]. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 1. Deskripsi Data Atribut Jenis Data Date Numerik X1 (PV module temperature (°C)) Numerik X2 (In plane irradiance (W/m²)) Numerik X3 (Internal hygrometry (g/mᶟ)) Numerik Y1 (Active energy exported (kWh)) Numerik
Hubungan  antara  temperature  (°C)  dengan  Active  energy  exported  (kWh)  temperatur  panel  fotovoltaik secara  bersama  sama  berpengaruh  sangat  kuat  terhadap  daya  yang  dihasilkan  panel  fotovoltaik  dengan  nilai deteminasi sebesar 95%. Secara parsial radiasi matahari berkorelasi positif terhadap daya output panel fotovoltaik dan memiliki nilai koefesien regresi sebesar 0,310, temperatur panel fotovoltaik berkorelasi positif terhadap daya keluaran  panel  fotovoltaik  dan  memiliki  nilai  koefesien  regresi  sebesar  0,974,  dan  temperatur  area  berkorelasi negatif terhadap daya keluaran (output ) panel fotovoltaik dan memiliki nilai koefesien regresi sebesar -4,762 [15].
Hubungan antara irradiance (W/m²) dengan Active energy exported (kWh), merupakan parameter densitas (daya) sinar matahari yang diukur dalam (W/m2 ).  Konstanta matahari bumi adalah radiasi yang diterima bumi dari  matahari  melalui  atmosfer  AM0  1367  W/m2  .  Setelah  melewati  atmosfer  dengan  panjang  lintasan  AM1, radiasi  berkurang  menjadi  sekitar  1000  W/m2  dan  memiliki  kandungan  spektral  karena  penyerapan  atmosfer. Penyinaran AM1.5 diterima sebagai spektrum kalibrasi standar untuk sel surya. Radiasi matahari yang masuk ke permukaan  panel  fotovoltaik  dipengaruhi  oleh  kondisi  cuaca,  posisi  matahari,  dan  sebagainya.  Sementara  itu, temperatur panel fotovoltaik dipengaruhi oleh temperatur lingkungan dan panas yang dihasilkan oleh panel saat beroperasi [15].
Hubungan antara hygrometry (g/mᶟ) dengan Active energy exported (kWh), pengaruh kelembaban udara terhadap daya listrik. diketahui nilai signifikansi variabel kelembaban udara adalah sebesar 0,74. Karena nilai Sig. 0,74 lebih besar dari probabilitas 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara kelembaban udara terhadap daya listrik. nilai hitung variabel kelembaban udara adalah 0.00625 sedangkan nilai Tabel adalah 2,2281. Karena nilai hitung lebih kecil daripada Tabel maka disimpulkan tidak ada pengaruh yang signifikan antara kelembaban udara terhadap daya listrik [16].

## 2.4 Data Preparation
Setelah  proses  data  understanding  dilakukan,  berikutnya  akan  diberikan  adalah  dengan  melakukan  proses klasifikasi untuk penanganan missing value Memeriksa apakah terdapat nilai yang hilang pada setiap variabel (X1 hingga Y1) untuk menentukan apakah memerlukan tindakan pengisian nilai yang hilang atau langkah khusus untuk menanggulangi  masalah tersebut. sebelum diproses lebih lanjut pada tahapan dan fase pemrosesan selanjutnya. [17]
Data  Scaling  atau  normalisasi  Mean  Normalization  efektif  dalam  skenario  ketika  distribusi  data  tidak diasumsikan  normal  dan  ketika  rentang  nilai  harus  dipusatkan  di  sekitar  nol[18].  Standarisasi  suatu  dataset melibatkan perubahan skala distribusi nilai sehingga rata-rata (mean) yang diamati adalah 0 dan simpangan baku adalah 1. standard deviation dihitung menggunakan di mana z mean adalah rata-rata data. Normalisasi dapat dihitung dengan menggunakan dimana z i merupakan vektor ciri asli, z mean merupakan mean dari vektor ciri, z std merupakan standard deviation, dan z i merupakan nilai hasil standardisasi [19].

## Journal of Information System Research (JOSH)
z std =   √ 1 N−1 ∑ (z i − z mean N i=1 ) 2 (1)
z i ( z i −z mean zstd ) (2)

## 2.5 Labeling
Data  daya  eksport  yang  diperoleh  dari  situs  monitoring  panel  surya  merupakan  data  ordinal,  sehingga  perlu dilakukan penglabelan untuk mempermudah proses klasifikasi. Label yang digunakan adalah “Rendah”, “Sedang”, dan “Tinggi” dengan menetapkan range tertentu untuk setiap labelnya. Ada 2 tipe dataset  yang ditemui dalam masalah  pengklasifikasian,  yaitu  dataset  yang  tidak  seimbang  (imbalanced  dataset)  dan  dataset  yang  seimbang (balanced dataset). Pada penelitian ini, dataset yang disiapkan adalah imbalanced dataset. Pembagian range untuk masing-masing label pada penelitian ini berdasarkan pada dataset yang dikumpulkan, dimana nilai tertinggi yang diperoleh  dikurangi  nilai  terendahnya  kemudian  dibagi  3  untuk  mendapatkan  range  masing-masing  label.  Cara seperti ini juga dilakukan Bayindir, Yesibuldak, Colak, dan Genc dalam penelitiannya, dimana mereka membagi target klasifikasi menjadi 5 label berdasarkan dataset yang mereka punya [20].

## 2.6 Modeling
Random  Forest  adalah  pengembangan  dari  metode  Decision  Tree  yang  menggunakan  beberapa  Decision Tree, dimana setiap Decision Tree telah dilakukan pelatihan menggunakan sampel individu dan setiap atribut dipecah pada pohon yang dipilih antara atribut subset yang bersifat acak. Random Forest memiliki beberapa kelebihan, yaitu dapat meningkatkan hasil akurasi jika terdapat data yang hilang, dan untuk  resisting outliers, serta efisien untuk penyimpanan sebuah data [21]. Rumus dari random forest di tunjukan pada persamaan [22].
Gini = 1 − ∑ (p i ) 2 n i=1 (3)
Decision  Tree  atau  pohon  keputusan  adalah  algoritma  yang  memisahkan  sebuah  kelompok  data dengan menggunakan  struktur  pohon.  Konsep  dari  pohon  keputusan  ini  adalah  membuat  pemisahan  Data  Berdasarkan kondisi yang mana kondisi tersebut dibuat dalam bentuk cabang. Algoritma  decision tree mempunyai beberapa algoritma, yaitu ID3 berdasarkan nilai entropy dan CART berdasarkan nilai gini. [23]Rumus dari pencarian nilai impurity pada algoritma CART ditunjukkan pada Persamaan [22].
E(S) = ∑ p i n i=0 log 2 p i (4)
Rumus dari pencarian nilai informasi gain pada algoritma CART ditunjukkan pada Persamaan.
IG(Y, X) = E(Y) − E(Y|X) (5)

## 2.7 Evaluation
Pada konsep data mining, untuk menghitung akurasi pada teknik klasifikasi dapat menggunakan metode confusion matrix yang merupakan Tabel yang sering digunakan untuk mengGambarkan kinerja model klasifikasi (classifier) pada satu  set data  uji  yang  nilai sebenarnya diketahui. Ini  merupakan  kinerja dari suatu  algoritma. Presisi atau confidence adalah proporsi kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada data yang sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah proporsi kasus positif yang sebenarnya yang diprediksi positif secara benar [24].
Tabel 2. Model confusion matrix Aktual Hasil Klasifikasi + - + True Positive (A) True Negative (B)
- False Positive (B)  False Negative (D)
Akurasi  merupakan  jumlah  prediksi  yang  benar  dibagi  dengan  keseluruhan  sampel  data.  Akurasi  dapat diperoleh menggunakan persamaan (6).[25]
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN (6)
Presisi merupakan rasio berapa banyak prediksi yang benar-benar positif dari semua kelas positif yang diprediksi dengan benar. Nilai presisi dapat dihitung menggunakan persamaan (7) [25].
Presisi = TP TP+FP
(7)
Recall atau sensitivity merupakan seberapa banyak prediksi yang benar dari semua kelas positif. Nilai recall dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (8) [25].
Recall = TP TP+FN
(8)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514
Prediksi sampel yang banyak 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 (9) [25].
F − Score = 2 x (Presisi x Recall) Presisi+ Recall (9)

## 2.8 Deployment
Situs web adalah kumpulan halaman dalam domain yang berisi berbagai informasi yang memungkinkan pengguna Internet  untuk  membaca  dan  melihatnya  melalui  mesin  pencari  [26].  Hasil  analisis  dan  pemodelan  yang  telah dilakukan akan dibuat dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami. Tujuan dari tahap deployment ini adalah untuk memastikan bahwa hasil analisis dapat digunakan dan dimanfaatkan secara optimal untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan pada tahap awal yaitu untuk melakukan peramalan keluaran energi PV yang ada di PLTS PLN  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat.  Data  yang  diperoleh  divisualisasikan  menggunakan  Website  streamlite dengan library untuk Interface peramalan berdasarkan hasil permodelan.
Gambar 3. Use Case Diagram Interface Website

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menguraikan  hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  model  sistem  yang  telah  dibangun  dan diimplementasikan. Beberapa tahapan pengujian dilakukan dalam penelitian ini. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kinerja dari model random forest yang dibangun dan membuat interface website yang digunakan untuk pengguna. Hasil penelitian yang dilakukan berupa hasil forecasting melalui proses dengan menggunakan algoritma random forest classification yang didukung oleh tools visual studio code dengan bahasa pemprograman python.

## 3.1 Pengolahan Data
Data  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  SCADA  PLTS  PLN  di  Desa  sengkol, Provinsi Nusa Tenggara Barat, yang berupa data operasional perusahaan di tahun agustus 2023 – maret 2024. Data diperiksa  apakah  terdapat  nilai  yang  hilang  pada  setiap  variabel  (X1  hingga  Y1)  untuk  menentukan  apakah memerlukan tindakan pengisian nilai yang hilang atau langkah khusus untuk menanggulangi masalah tersebut. Hal ini dilakukan agar proses modeling mendapatkan hasil yang baik berikut contoh sampel data yang di ambil dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Sampel SCADA Date PV module temperature (°C) In plane irradiance (W/m²) Internal hygrometry (g/mᶟ) Active energy exported (kWh) 08/01/2023 06:00 24.76716543 21.22462891 87.03099975 59.846 08/01/2023 07:00 24.82146612 199.1148023 97.91960182 913.961 08/01/2023 08:00 23.521614 446.9617547 97.67276995 2523.273 03/31/2024 15:00 38.33062593 336.7009837 87.74161275 1930.226 03/31/2024 16:00 31.02367437 64.73944663 92.2355561 355.351 03/31/2024 17:00 31.81075078 130.9630324 94.06727945 721.432

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514
Setelah memilih atribut yang akan digunakan untuk proses  modeling tahap selanjutnya yaitu melakukan normalisasi menjadi skala umum tanpa mengubah perbedaan rentang nilai dengan menggunakan metode standard scalling. Normalisasi data akan membantu mempercepat proses pembelajaran dalam pembelajaran mesin.
Selanjutnya  memilih  atribut  yang  akan  digunakan  untuk  proses  modelling  dengan  cara  menghapus  data yang  tidak  diperlukan.  Atribut  yang  dihapus  adalah  data  ‘Date’  dan  Active  energy  exported  (kWh),  data  ini dianggap tidak diperlukan karena tidak berhubungan dengan penelitian atau telah ditambahkan kolom baru sebagai reperentasi dari klasifikasi data tersebut. Melalui tahap data preparation ini, dilakukan proses pemilihan atribut dari  dataset  tersebut.  Atribut  yang  digunakan  yaitu  X1  (PV  module  temperature  (°C)),  X2  (In  plane  irradiance (W/m²)), X3 (Internal hygrometry (g/mᶟ)), dan Y1 (Penggunaan) sebagai kolom klasifikasi dari daya export yang sudah di hapus.
Tabel 4. Hasil Pemrosesan Data PV module temperature (°C)  In plane irradiance (W/m²)  Internal hygrometry (g/mᶟ)  Penggunaan -1.849.500 -1.280.258 0.541273 Rendah -1.405.550 -0.732578 1.290.761 Rendah -0.268416 0.030483 1.273.771 Sedang 0.601633 0.693478 0.511587 Sedang 1.280.435 1.161.756 -0.504749 Tinggi
Pelabelan  dugunakan  untuk  mempermudah  proses  klasifikasi.  Label  yang  digunakan  adalah  “Rendah”, “Sedang”, dan “Tinggi” dengan menetapkan range tertentu untuk setiap labelnya, kemudian diketahui jumlah data dari  masing-masing  klasifikasi  dan  didapatkan  bahwa  data  yang  dimiliki  yaitu  dataset  yang  tidak  seimbang (imbalanced dataset).
Tabel 5. Label classification Label Range (kWh) Jumlah Rendah 0 > 2500.0 1.629 Sedang  2500.0 > 4000.0 781 Tinggi 4000.0 > 5000.0 824
Algoritma machine learning dapat menghasilkan prediksi lebih cepat ketika diberikan format data numerik. Oleh karena itu, label encoding digunakan untuk mengubah label menjadi bentuk numerik sehingga dapat diproses lebih cepat oleh mesin. Proses  encoding dilakukan dengan menggunakan bantuan program  python di perangkat lunak  visual  studio  code.  Adapun  label  produksi  energi  PV  yang  telah  dirubah  menjadi  bentuk  numerik ditampilkan oleh Tabel 4.
Tabel 6. Label Encoding Label Hasil Encoding Rendah 0 Sedang 1 Tinggi 2

## 3.2 Random Forest
Pemodelan random forest ini akan dibuat menggunakan data pelatihan yang telah diolah kemudian akan dimasukan ke  dalam  bahasa  python  dengan  IDE  Visual  Studio  Code.  Sehingga  didapatkan  hasil  model  yang  di-inginkan dengan  melakukan  pengujian  untuk  menghitung  akurasi  pada  teknik  klasifikasi  dapat  menggunakan  metode Confusion matrix yang merupakan Tabel yang sering digunakan untuk mengGambarkan kinerja model klasifikasi (classifier)  pada  satu  set  data  uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui.  Berikut  langkah-langkah  proses  pembuatan permodelan dari algoritma random forest dapat dilihat pada Gambar 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514
Algoritma  Random  Forest  merupakan  metode  ensemble  learning  yang  menggunakan  beberapa  pohon keputusan  (decision  tree)  dan  hasil  nya  kemudian  ditentukan  dari  rata-rata  pohon  yang  ada  untuk  dapat meningkatkan akurasi prediksi. Proses pembuatan algoritma ini dimulai dengan input data pelatihan  yang akan digunakan untuk melatih model. Pertama, kita harus membuat fungsi  ‘Node’ yang berfungsi sebagai komponen dasar  dari  pohon  keputusan,  yang  akan  menentukan  aturan  pemisahan  data  berdasarkan  fitur-fitur  tertentu. Kemudian,  membuat  fungsi  untuk  membangun  decision  tree,  yang  akan  menggunakan  fungsi  Node  untuk membentuk struktur pohon yang dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data pelatihan dan terdapat perhitungan  entropy  atau  purity  serta  information  gain  di  dalamnya.  Setelah  itu,  membuat  fungsi  untuk membangun random forest, yang akan menggabungkan beberapa pohon keputusan dengan cara memilih  subset data dan fitur secara acak untuk setiap pohon, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat dengan dibatasi jumlah  pohon  keptusan  sebesar  10  sampel,  kedalaman  maksimum  pohon  keputusan  sebanyak  10  sampel,  dan jumlah node dalam membagi pohon keputusan sebanyak 2 sampel. Selanjutnya, kita akan menghitung persen error dari prediksi yang dihasilkan oleh model, dan memastikan bahwa error tersebut berada di bawah target error yang telah  ditentukan  yaitu  sebesar  kurang  dari  5%.  Jika  error  sudah  memenuhi  kriteria,  langkah  terakhir  adalah menyimpan permodelan yang telah dibuat agar dapat digunakan untuk prediksi di masa mendatang.
Dataset yang digunakan ialah data yang telah diolah kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih merupakan data yang akan digunakan untuk membangun model sebesar 80% sedangkan data uji digunakan untuk menguji seberapa baik model bekerja sebesar 20%. pada satu set data uji yang nilai sebenarnya diketahui. Penelitian ini menggunakan 3 label klasifikasi sehingga dapat dilihat pada Gambar 4.
Setiap sel dalam matriks menunjukkan jumlah contoh yang termasuk dalam kategori tertentu berdasarkan prediksi model: a. (0,0) = 323
Model memprediksi 323 sampel sebagai kelas 0, dan sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 0 (true positive untuk kelas 0).
b. (0,1) = 5
Model memprediksi 5 sampel sebagai kelas 1, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 0 (false negative untuk kelas 0 dan false positive untuk kelas 1).
c. (0,2) = 0
Model memprediksi 0 sampel sebagai kelas 2, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 0 (false negative untuk kelas 0 dan false positive untuk kelas 2).
d. (1,0) = 3
Model memprediksi 3 sampel sebagai kelas 0, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 1 (false negative untuk kelas 1 dan false positive untuk kelas 0).
e. (1,1) = 128
Model memprediksi 128 sampel sebagai kelas 1, dan sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 1 (true positive untuk kelas 1).
f. (1,2) = 14
Model memprediksi 14 sampel sebagai kelas 2, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 1 (false negative untuk kelas 1 dan false positive untuk kelas 2).
g. (2,0) = 0
Model memprediksi 0 sampel sebagai kelas 0, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 2 (false negative untuk kelas 2 dan false positive untuk kelas 0).
h. (2,1) = 6
Model memprediksi 6 sampel sebagai kelas 1, tetapi sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 2 (false negative untuk kelas 2 dan false positive untuk kelas 1).
i. (2,2) = 168
Model memprediksi 168 sampel sebagai kelas 2, dan sebenarnya sampel tersebut adalah kelas 2 (true positive untuk kelas 2).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1053−1062 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5514
Tabel 6. Hasil kinerja random forest Presisi  recall  f1-score  Support 0 0.99 0.98 0.99 328 1 0.91 0.89 0.90 145 2 0.93 0.96 0.95 174 Accuracy 0.96 647 Macro avg 0.95 0.94 0.94 647 Weighted avg 0.96 0.96 0.96 647
Akurasi  dari  algoritma  random  forest  pada  data  yang  di  tes  sebesar  0.96%.  Cara  yang  digunakan  untuk mengoptimalkan  model  yang  kurang  bagus  adalah  dengan  menambahkan  data  sampel.  Hasil  error  pada  model berbanding terbalik dengan akurasi untuk kasus data ini sebesar 0,04%. Kemudian untuk nilai presisi pada label “rendah” bernilai 0.99%, “sedang” bernilai 0.91%, dan “tinggi” bernilai 0,93% Presisi ini merupakan rasio berapa banyak  prediksi  yang  benar-benar  positif  dari  semua  kelas  positif  yang  diprediksi  dengan  benar.  Recall  atau sensitivity  merupakan  seberapa  banyak  prediksi  yang  benar  dari  semua  kelas  positif  didapatkan  pada  label “rendah” bernilai 0.98%, “sedang” bernilai 0.89%, dan “tinggi” bernilai 0,96% F1-Score digunakan untuk mencari nilai tengah dari presisi dan recall yang mana merupakan rata-rata harmonik dari keduanya sehingga didapatkan nilai yang seimbang. nilai F1-Score yang didapat pada label “rendah” bernilai 0.99%, “sedang” bernilai 0.90%, dan “tinggi” bernilai 0,95%

## 3.3 Deployment
Hasil yang diperoleh divisualisasikan menggunakan Website streamlite dengan library untuk Interface peramalan berdasarkan  hasil  permodelan.  Aktivitas  utama  yang  dilakukan  oleh  user  memasukkan  data  secara  langsung, mengunggah data menggunakan  file, dan mengambil serta melihat hasil  input. Aktor dalam diagram ini adalah user yang berinteraksi dengan sistem melalui tiga kasus penggunaan utama. Pertama, user dapat memasukkan data secara langsung ke dalam sistem melalui form input yang disediakan, memungkinkan data baru dimasukkan secara manual.  Kedua,  user  dapat  mengunggah  data  menggunakan  file,  seperti  CSV  atau  Excel,  yang  mempermudah memasukkan  data  dalam  jumlah  besar  atau  data  yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya.  Ketiga,  user  dapat mengambil  dan  melihat  hasil  input,  yaitu  melihat,  mengunduh,  atau  mengelola  data  yang  sudah  ada  di  dalam sistem. Interface web dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. User Interface Website

## 4. KESIMPULAN
Kinerja model peramalan energi photovoltaic menggunakan algoritma random forest classification menunjukkan hasil  yang  baik  dengan  akurasi  yang  tinggi  dengan  nilai  0,96%  dan  error  sebesar  0,04%  dalam  memprediksi produksi energi PLTS. Hasil peramalan produksi energi PLTS di masa depan menunjukkan potensi yang signifikan dalam mendukung kebutuhan energi terbarukan, dengan estimasi produksi yang konsisten dan dapat diandalkan. Data-data  yang  mempengaruhi  hasil  peramalan  mencakup  berbagai  variabel  seperti  intensitas  radiasi  sinar matahari, suhu, dan kelembaban yang semuanya memiliki peran penting dalam memastikan akurasi dan reliabilitas model peramalan. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi yang berharga dalam pengembangan teknologi peramalan energi terbarukan, khususnya dalam aplikasi PLTS. Selain itu, penggunaan algoritma random forest  terbukti  efektif  dalam  mengolah  data  yang  kompleks  dan  variatif,  memberikan  hasil  yang  lebih  baik. Implementasi model ini diharapkan dapat mendorong adopsi yang lebih luas dari sumber energi bersih di berbagai sektor. Penelitian ini juga dapat menjadi acuan bagi pengembangan teknologi serupa di masa depan, serta menjadi dasar untuk penelitian lanjutan dalam upaya meningkatkan efisiensi dan efektivitas produksi energi terbarukan.

## REFERENCES
[1]  H. B. Nurjaman and T. Purnama, “Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Sebagai Solusi Energi Terbarukan Rumah Tangga,” 2022. [Online]. Available: https://journal.uny.ac.id/index.php/jee

## Journal of Information System Research (JOSH)
[2]  J. Homepage, A. Roihan, P. Abas Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” 2019.
[3]  T. P. Carvalho, F. A. A. M. N. Soares, R. Vita, R. da P. Francisco, J. P. Basto, and S. G. S. Alcalá, “A Systematic Siterature Review of Machine Learning Methods Applied to Predictive Maintenance,” Comput Ind Eng, vol. 137, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.cie.2019.106024.
[4]  F. Baharuddin and A. Tjahyanto, “Peningkatan Performa  Klasifikasi Machine Learning Melalui Perbandingan Metode Machine Learning dan Peningkatan Dataset,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 11, no. 1, pp. 25– 31, Mar. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1337.
[5]  H. Rathore, H. K. Meena, and P. Jain, “Prediction of EV Energy consumption Using Random Forest And XGBoost,” in Proceedings - 2nd International Conference on Power Electronics and Energy, ICPEE 2023, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023. doi: 10.1109/ICPEE54198.2023.10060798.
[6]  Ardianto, A. Raharjo, and D. Purwitasari, “Random Forest Regression Untuk Prediksi Produksi Daya Pembangkit Listrik Tenaga  Surya,”  BRILIANT:  Jurnal  Riset  dan  Konseptual,  vol.  7,  pp.  1058–1075,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.28926/briliant.v7i4. 1036.
[7]  H.  Gufron,  D.  Rusirawan,  and  L.  Widyawati,  “Forecasting  Produksi  Energi  PLTS  1  kWp  Menggunakan  Mesin Pembelajaran Dengan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal Tekno Insentif, vol. 16, no. 2, pp. 79–91, Dec. 2022, doi: 10.36787/jti.v16i2.843.
[8]  M. M. Gokce and E. Duman, “Performance Comparison of Simple Regression, Random Forest and XGBoost Algorithms for Forecasting Electricity Demand,” in 3rd International Informatics and Software Engineering Conference, IISEC 2022, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022. doi: 10.1109/IISEC56263.2022.9998213.
[9]  D. Liu and K. Sun, “Random forest solar power forecast based on classification optimization,”  Energy, vol. 187, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.energy.2019.115940.
[10] Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi  Danau  Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Decision Tree (DT),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, pp. 1551–1526, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[11] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  systematic  literature  review  on  applying  CRISP-DM  process  model,”  in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2021, pp. 526–534. doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[12] S. Hani, G. Santoso, S. Subandi, and N. Arifin, “Perencanaan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) On-Grid Dengan Sistem DC Coupling Berkapasitas 17 kWP Pada Gedung,” Prosiding Seminar Nasional Teknoka, vol. 5, pp. 156–163, Dec. 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.300.
[13] A.  Santosa,  S.  Hani,  and  G.  Santoso,  “Perancangan  Sistem  PLTS  Off-grid  Kapasitas  100  Wp  Sebagai  Sumber  Energi Alternatif Charging 220 V di Daerah Terdampak Bencana Semeru,” 2022.
[14] N. Aini, A. Lestari, M. N. Hayati, F. Deny, and T. Amijaya, “Analisis Cluster Pada Data Kategorik dan Numerik dengan Pendekatan Cluster Ensemble (Studi Kasus: Puskesmas di Provinsi Kalimantan Timur Kondisi Desember 2017),” Jurnal EKSPONENSIAL, vol. 11, no. 2, 2020.
[15] B.  Julian,  Muliadi,  and  Syukri,  “Analisis  Pengaruh  Radiasi  Matahari  Dan  Temperatur  Terhadap  Daya  Keluaran Fotovoltaik Menggunakan SPSS,” Aceh Journal of Electrical Engineering and Technology, vol. 3, 2023.
[16] H.  Johan,  N.  Utomo,  and  W.  W.  Rendy,  “Pengaruh  Temperatur  Udara,  Kelembaban  Udara,  Kecepatan  Udara  dan Intensitas Cahaya Terhadap Daya Listrik Panel Surya,” 2022.
[17] A.  Ferdita  Nugraha,  Y.  Pristyanto,  and  I.  Pratama,  “Penanganan  Missing  Values  Untuk  Meningkatkan  Kinerja  Model Machine Learning Pada Data Telemarketing,” 2020. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode [18] E. Blessing and A. K. Hubert, “Normalization and Standardization: Methods to preprocess data to have consistent scales and distributions,” 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/377123133
[19] W.  Aprizal,  I.  Ariawan,  A.  Armelita,  and  N.  Tufailah,  “Data  Scaling  Performance  on  Various  Machine  Learning Algorithms  to  Identify  Abalone  Sex,”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer,  vol.  10,  no.  1,  pp.  26–31,  2022,  doi: 10.14710/jtsiskom.2022.14105.
[20] R. Bayindir, M. Yesilbudak, M. Colak, and N. Genc, “A novel application of naive bayes classifier in photovoltaic energy prediction,” in Proceedings - 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017, pp. 523–527. doi: 10.1109/ICMLA.2017.0-108.
[21] R. Supriyadi, W. Gata, N. Maulidah, and A. Fauzi, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Kualitas Anggur  Merah,”  vol.  13,  no.  2,  pp.  67–75,  Dec.  2020,  [Online].  Available:  http://journal.stekom.ac.id/index.php/E- Bisnispage67
[22]  irwansyah saputra and kristiyanti dinar ajeng, Machine Learning Untuk Pemula. bandung: informatika bandung, 2022.
[23] G.  Ashfania,  achmad  Widodo,  T.  Warsokusumo,  and  T.  Prahasto,  “Penggunaan  Algoritma  Random  Forest  untuk Klasifikasi berbasis Kinerja Efisiensi Energi pada Sistem Pembangkit Daya,” jakarta, Jul. 2023.
[24] D.  Suryani,  A.  Labellapansa,  M.  L.Shiddiqie,  and  A.  Hidayat,  “Kajian  Klasifikasi  Data  Mining  IQ  Siswa  SMA Berdasarkan  Hasil  Intelligence  Structure  Test  Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  Seminar  Nasional Informatika Medis (SNIMed), 2019.
[25] A. Fahrizal, D. Rusirawan, and L. Lidyawati, “Pemodelan Produksi Energi Pembangkit Listrik Tenaga Surya 1000 Wp Dengan  Algoritma  Naive  Bayes,”  Jurnal  Tekno  Insentif,  vol.  16,  no.  2,  pp.  105–118,  Dec.  2022,  doi: 10.36787/jti.v16i2.864.
[26] K. Immanuel Rui Costa, “Pengembangan dan Pembuatan Website: Sebuah Tinjauan Literatur,” palangkaraya, Apr. 2022. Accessed: Jul. 07, 2024. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/359815377