Vol. 15, No. 3, Sept 2022, pp. 139~150 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i2.13254  139
Prediksi Daya Output Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Menggunakan Regresi Linear Berganda
Suryo Bramasto 1 , Dian Khairiani 2
1,2 Informatics Engineering, Institut Teknologi Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received June 12, 2022 Revised Jul 17, 2022 Accepted Jul 26, 2022
The power generated by Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) from time to  time  is  fluctuating  due  to  the  influence  of  weather  and  other  external conditions. This study predicts the output power of PLTS Sumalata in North Gorontalo  Regency  with  data  analytics  on  datasets  obtained  from measurements at two plants in order to maximize the potential generated solar energy. Multiple linear regression is used with Cross-industry standard for data mining  (CRISP-DM)  implementation.  The  equation  formed  from  the prediction  of  the  output  power  in  Plant  1  is  Y  =  -22216632810.1123- 771640073.1888X 1 +2349039057.8254X 2 -25796134709.3552X 3 and for Plant 2 is Y = -2784.107+300.0146X 1 –173.7016X 2 +21773.3845X 3 . The correlation coefficient on the Plant 1 dataset is 0.52 and the Plant 2 dataset is 0.92, so the weather  and  other  external  conditions  have  an  effect  of  52%  on  the  output power  generated  at  Plant  1  and  92%  at  Plant  2.  It  was  also  found  that  the prediction for Plant 1 is more accurate than Plant 2. In order to improve the accuracy of the prediction for evaluating the performance of the PLTS system, measurement  data  with  a  minimum  measurement  duration  of  one  year  is needed to represent seasonal conditions throughout the year.
Keywords: Data analytics
Linear regression Measurement data
Prediction Solar power
Corresponding Author:
Suryo Bramasto, Informatics Engineering, Institut Teknologi Indonesia, Jl. Raya Puspiptek Serpong, Tangerang Selatan. Email: suryo.bramasto@iti.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi machine  learning mengadopsi  proses  belajar  yang  dilakukan  oleh  manusia,  untuk diterapkan pada mesin dengan membuat model matematis yang dapat merefleksikan pola-pola data yang ada. Teknik ini berusaha menciptakan intelligent agent untuk mengumpulkan data dari lingkungan kemudian diolah menjadi  informasi  dan  atau  pengetahuan  baru  [1].  Ketersediaan  data  menjadi  salah  satu  faktor  utama  yang dibutuhkan pada implementasi teknologi ini. Dengan data, mesin dilatih untuk membaca dan menerjemahkan pola yang ada menggunakan algoritma yang dapat diterapkan [2].
Machine  learning dapat  digunakan  untuk  memprediksi  masa  depan  ( unobserved  event )  secara kualitatif maupun kuantitatif, baik pada data diskrit maupun kontinyu. Salah satu penerapannya adalah untuk memprediksi jumlah daya listrik yang dihasilkan oleh sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) [3]. Daya output pada sistem PLTS yang bersifat fluktuatif dapat diprediksi menggunakan variabel terkait untuk mengetahui produksi energi pada periode berikutnya.
Beberapa penelitian terkait prediksi daya output pada sistem PLTS telah dilakukan, antara lain yang dilakukan oleh K. Anuradha, et al. pada tahun 2021, dimana penelitian dilakukan dengan pendekatan machine learning untuk memprediksi daya yang dihasilkan di seluruh negara bagian India berdasarkan data lingkungan [4]. Metode yang digunakan adalah Linear Regression (LR), Support Vector Machine Regression (SVMR) dan Random Forest (RF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi RF mempunyai performa lebih baik dari model lainnya, dengan akurasi sebesar 94,01%. Hasil prediksi yang diperoleh, tentunya sangat bergantung terhadap keterkaitan antar variabel pada data set yang tersedia dan metode yang digunakan. Oleh karena itu,
140
dipandang  perlu  untuk  melakukan  penelitian  prediksi  daya  output  pada  sistem  PLTS  menggunakan  metode lain  dengan  variabel  yang  berbeda  untuk  menguji  seberapa  kuat  hubungan  antara  variabel  yang  digunakan terhadap hasil prediksi yang didapatkan.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat akurasi dari metode regresi linier menggunakan alat  bantu  Weka  3.8  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  produksi  energi  dari  sistem  PLTS  berdasarkan korelasinya dengan data iradiasi, suhu modul, dan suhu lingkungan. Sehingga dapat diperoleh hasil prediksi jumlah daya yang dihasilkan oleh sistem PLTS pada periode berikutnya, salah satunya untuk dapat digunakan sebagai bahan evaluasi performa sistem. Sedangkan sistem PLTS yang digunakan sebagai studi kasus adalah PLTS Sumalata di Gorontalo Utara yang memiliki kapasitas 2-megawatt peak (MWp).

## 1.1 Machine Learning
Machine  Learning merupakan  teknik  untuk  melakukan  inferensi  terhadap  data  dengan  pendekatan matematis.  Inferensi  yang  dilakukan  menitikberatkan  ranah  hubungan  antar  variabel.  Inti  dari Machine Learning adalah  untuk  membuat  model  matematis  yang  merefleksikan  pola  data [5]. Machine  Learning memiliki  dua  tujuan  yakni  untuk  memprediksi  masa  depan  ( unobserved  event )  dan  atau  memperoleh  ilmu pengetahuan ( knowledge discovery ) [1].
Guna mencapai tujuan tersebut,  digunakan data sampel, kemudian dibuat model untuk generalisasi aturan atau pola data, sehingga dapat digunakan untuk mendapatkan informasi dan atau membuat keputusan. Dari  dua  sampel  yang  berbeda,  dapat  diambil  kesimpulan  yang  berbeda,  sehingga  teknik  pemilihan  sampel merupakan  hal  yang  penting  [6].  Persyaratannya  menggunakan  dua  kelompok  data  sampel  yang  akan digunakan, yakni data latih ( training data ) yang digunakan untuk membangun model dan data uji ( testing data ) yang  digunakan  untuk  menguji  kinerja  dari  model  pembelajaran.  Dari  sisi  metode  pembelajaran, machine learning dapat dikategorikan menjadi supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised  learning berarti  pembelajaran  yang  terarah/terawasi.  Tujuan  pembelajaran  ini  secara umum  adalah  untuk  memperkirakan  fungsi  pemetaannya,  sehingga  ketika  terdapat  input  baru,  sistem  dapat memprediksi output untuk input tersebut. Pendekatan supervised learning mempunyai input dan desired output yang  dapat  dibuat  menjadi  suatu  model  hubungan  matematis  sehingga  mampu  melakukan  prediksi  dan klasifikasi berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Supervised Learning menggunakan satu set pelatihan untuk mengajarkan model untuk menghasilkan output yang diinginkan. Dataset pelatihan ini mencakup input dan output yang benar, yang memungkinkan model untuk belajar dari waktu ke waktu. Algoritma mengukur akurasi  melalui  fungsi  kerugian  ( Loss  Function) ,  lalu  menyesuaikan  hingga  kesalahan  minimal. Beberapa algoritma yang termasuk dalam supervised learning antara lain:
a. Regresi Linier;
b. Analisis Deret Waktu;
c. Decision Tree dan Random Forest ;
d. Naive Bayes Classifier ; e. Nearest Neighbour Classifier ;
f. Artificial Neural Network; dan
g. Support Vector Machine.
Permasalahan  pada  s upervised  learning dapat  dikelompokkan  menjadi  masalah  klasifikasi  ( classification problems ) dan masalah regresi ( regression problem ). Semi-Supervised Learning pada dasarnya mirip dengan Supervised Learning , perbedaan terdapat pada proses  pelabelan  data.  Jika  pada Supervised  Learning terdapat  ‘guru’  yang  berfungsi  memberikan  ‘kunci jawaban’  pada  proses  input-output,  maka  pada  metode Semi-Supervised  Learning tidak  terdapat  ‘kunci jawaban’ secara eksplisit yang dibuat oleh ‘guru’. ‘Kunci jawaban’ ini dibuat secara otomatis.  Pada metode ini,  umumnya  data masukan  ( input data ) tersedia dalam jumlah besar dan hanya beberapa dari data tersebut yang  dilabeli,  kemudian  diciptakan  data  tambahan  baik  menggunakan supervised maupun unsupervised learning , kemudian membuat model belajar dari data tambahan tersebut. Pada  metode unsupervised  learning, tidak  terdapat  ‘guru’  yang  mengajar.  Pendekatan unsupervised learning tidak  menggunakan  data  latih  atau  data  training  untuk  melakukan  pengelompokan  berdasarkan cluster . Beberapa algoritma pada unsupervised learning antara lain: a. K-Means ; b. Hierarchical Clustering ; c. DBSCAN; d. Fuzzy C-Means ; dan
e. Self-Organizing Map . Berdasarkan model matematisnya, algoritma-algoritma tersebut tidak memiliki target variabel ( desired output ). Salah  satu  tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mengelompokkan  objek  yang  hampir  sama  dalam  suatu  area
141
tertentu. Permasalahan  pada unsupervised learning dapat dikelompokkan  menjadi clustering problems dan association problems . Reinforcement Learning (RL) adalah pembelajaran terhadap apa yang akan dilakukan dan bagaimana memetakan  situasi  kedalam  aksi  untuk  mendapatkan reward yang  maksimal.  Pembelajar  ( learner )  tidak diberitahu  aksi  mana  yang  akan  diambil,  tetapi  lebih  pada  menemukan  aksi  mana  yang  dapat memberikan reward yang  maksimal  dengan  mencoba  melakukannya. Learner dan  pengambil  keputusan ( decision  maker )  disebut  agen  ( agent ).  Segala  sesuatu  yang  berinteraksi  dengan  agen  disebut  lingkungan ( environment ). Agen memilih aksi dan lingkungan merespon kepada aksi tersebut dan memberikan keadaan ( state )  baru  kepada  agen.  Lingkungan  juga  menghasilkan reward ,  nilai  numerik  tertentu  yang  coba dimaksimalkan agen tiap waktu.

## 1.2 Regresi
Regresi merupakan salah satu teknik untuk meramalkan data di masa yang akan datang menggunakan variabel independent dan variabel penjelas/bebas). Berbeda dengan klasifikasi yang memprediksi nilai variabel yang bersifat diskret, regresi melakukan fungsi pembelajaran yang memetakan sebuah unsur data ke sebuah variabel  prediksi  bernilai  nyata,  yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  variabel  yang  bersifat kontinyu. Terdapat beberapa jenis regresi antara lain:
a. Regresi Linier [7], merupakan s ebuah pendekatan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat Y dan satu atau lebih variabel X yang merupakan variabel bebas , dimana seluruh variabelnya adalah data kuantitatif. Disebut linier karena setiap estimasi atas nilai diharapkan memgalami peningkatan atau penurunan mengikuti garis lurus. Metode ini digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependent  dapat  diprediksikan  melalui  variabel  independent  atau  variabel  prediktor.  Dampak  dari penggunaan regresi dapat digunakan untuk  memutuskan apakah naik dan  menurunnya variabel de- pendent  dapat  dilakukan  melalui  menaikan  dan  menurunkan  keadaan  variabel  independent,  atau meningkatkan keadaan variabel dependent dapat dilakukan dengan meningkatkan variabel independ- ent dan atau sebaliknya. Berdasarkan jumlah variabel bebas X, regresi linier dibagi menjadi dua jenis yakni regresi linier sederhana dan regresi linier berganda ( multiple linear regression).
b. Regresi  Non-Linier,  merupakan  hubungan  antara  variabel  Y  dan  X  yang  tidak  linier.  Tidak  linier artinya, laju perubahan Y akibat laju perubahan X tidak konstan untuk nilai-nilai X tertentu. Seperti regresi kuadratik, kubik. Misal: produksi padi akan meningkat saat diberi pupuk taraf rendah ke se- dang.  Namun  apabila  diberi  pupuk  dengan  taraf  tinggi,  maka  tingkat  produksinya  malah  semakin menurun.
c. Regresi Dummy , merupakan hubungan antara variabel y (data kuantitatif) dan variabel x (data kuali- tatif).  Misal:  melihat  pengaruh  kemasan  terhadap  harga  jual  makanan.  Dengan  kode  ‘1’  mewakili kemasan menarik dan ‘0’ jika kemasan tidak menarik. Kode ‘1’ dan ‘0’ adalah variabel dummy .
d. Regresi Logistik, merupakan hubungan antara variabel y (data kualitatif) dan variabel x (data kuanti- tatif). Misal: Apabila ingin diketahui apakah konsumen akan membeli makanan di rumah makan ber- dasarkan penilaian konsumen terhadap lokasi, pelayanan, pendapatan. Dalam kasus ini hanya ada 2 kemungkinan respon konsumen, yaitu konsumen membeli (1) dan tidak membeli (0).
Beberapa algoritma yang dapat digunakan pada metode regresi antara lain:
a. Simple linear regression
b. Multiple linear regression
c. Polynomial regression
d. Support vector regression
e. Decision tree regression
f. Random forest regression

## 1.3 Regresi Linear Berganda
Regresi linier berganda merupakan model persamaan yang menjelaskan hubungan satu variabel tak bebas/response  (Y)  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas/predictor  (X 1 ,  X 2 ,…,  X n )  [8].  Regresi  linier diformulasikan menggunakan persamaan:
𝐘 = 𝒂 +  𝒃𝐗
(1)
dimana:
Y : Variabel tak bebas (nilai variabel yang akan diprediksi) X : Variabel bebas A : Konstanta B : Nilai koefisien regresi
142
Maka pada regresi linier berganda, secara matematis diekspresikan dengan:
𝐘 = 𝒂 +   𝐛 𝟏 𝐗 𝟏 + 𝐛 𝟐 𝐗 𝟐 +. . . . . . +𝐛 𝐧 𝐗 𝐧
( Error! No text of specified style in document. )
Keadaan-keadaan bila koefisien-koefisien regresi yaitu b 1 , b 2 dst mempunyai nilai:
 Nilai=0, maka dalam hal ini variabel Y tidak dipengaruh oleh X 1 dan X 2
 Nilai negatif, maka terjadi hubungan dengan arah terbalik antara variabel tak bebas Y dengan variabel- variabel X 1 dan X 2
 Nilai positif, maka terjadi hubungan yang searah antara variabel tak bebas Y dengan variabel-variabel X 1 dan X 2 Menentukan a, b 1 , b 2 , …, b n dapat menggunakan metode kuadrat terkecil melalui persamaan normal sebagai berikut:
[ 𝒏 Ʃ𝑿 𝟏 Ʃ𝑿 𝟐 Ʃ𝑿 𝟑 . . . Ʃ𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟏 Ʃ𝑿 𝟏 𝟐 Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝟑 . . . Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟐 Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 Ʃ𝑿 𝟐 𝟐 Ʃ𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 . . . Ʃ𝑿 𝟐 𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟑 Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝟑 Ʃ𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 Ʃ𝑿 𝟑 𝟐 . . . Ʃ𝑿 𝟑 𝑿 𝒏 . . . . . .
. . . . . . . . .
. . .
Ʃ𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟏 𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟐 𝑿 𝒏 Ʃ𝑿 𝟑 𝑿 𝒏 . . . Ʃ𝑿 𝒏 𝟐 ] [ 𝒂 𝒃 𝟏 𝒃 𝟐 𝒃 𝟑 . . . 𝒃 𝒏 ] = [ Ʃ𝒀 Ʃ𝑿 𝟏 𝒀 Ʃ𝑿 𝟐 𝒀 Ʃ𝑿 𝟑 𝒀 . . . Ʃ𝑿 𝒏 𝒀] (2)
Bentuk  persamaan  matriks  di  atas  termasuk  ke  dalam  suatu  sistem  persamaan  linier.  Mencari  atau menentukan a, b 1 , b 2 , b 3 , …, b n berarti mencari atau  menentukan solusi dari sistem persamaan linier (SPL). Mencari  solusi  SPL  ada  berbagai  macam  cara,  diantaranya  ialah  Metode  Eliminasi  Gauss,  Metode  Invers (Metode Matriks yang diperbesar dan Metode Matriks Adjoin), dan Metode Cramer [9].
Metode Cramer merupakan metode yang paling populer dalam menentukan suatu solusi SPL karena sifatnya yang mudah dipelajari dan sederhana. Menurut Cramer jika terdapat SPL sebagai berikut:
[ 𝒂 𝟏𝟏 𝒂 𝟏𝟐 𝒂 𝟏𝟑 . . . 𝒂 𝟏𝒏 𝒂 𝟐𝟏 𝒂 𝟐𝟐 𝒂 𝟐𝟑 . . . 𝒂 𝟐𝒏 𝒂 𝟑𝟏 𝒂 𝟑𝟐 𝒂 𝟑𝟑 . . . 𝒂 𝟑𝒏 . . . . . . . . . . . . . . . 𝒂 𝒏𝟏 𝒂 𝒏𝟐 𝒂 𝒏𝟑 . . . 𝒂 𝒏𝒏 ] [ 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒙 𝟑 . . . 𝒙 𝒏 ] = [ 𝒚 𝟏 𝒚 𝟐 𝒚 𝟑 . . . 𝒚 𝒏 ] (3)
Maka  x 1 ,  x 2 ,  x 3 ,  …,  x n dapat  langsung  dicari  dengan  membagi  determinan  matriks  A j dengan determinan  matriks  koefisien  A.  Dimana  A j =  matriks  A  yang  kolom  ke-  j  nya  diganti  dengan  matriks  Y. Contoh:
𝐴 = [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 . . . 𝑎 1𝑛 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 . . . 𝑎 2𝑛 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 . . . 𝑎 3𝑛 . . . . . . . . . . . . . . . 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 𝑎 𝑛3 . . . 𝑎 𝑛𝑛 ] 𝐴 1 = [ 𝑌 1 𝑎 12 𝑎 13 . . . 𝑎 1𝑛 𝑌 2 𝑎 22 𝑎 23 . . . 𝑎 2𝑛 𝑌 3 𝑎 32 𝑎 33 . . . 𝑎 3𝑛 . . . . . . . . . . . . . . . 𝑌 𝑛 𝑎 𝑛2 𝑎 𝑛3 . . . 𝑎 𝑛𝑛 ] 𝐴 2 = [ 𝑎 11 𝑌 1 𝑎 13 . . . 𝑎 1𝑛 𝑎 21 𝑌 2 𝑎 23 . . . 𝑎 2𝑛 𝑎 31 𝑌 3 𝑎 33 . . . 𝑎 3𝑛 . . . . . . . . . . . . . . . 𝑎 𝑛1 𝑌 𝑛 𝑎 𝑛3 . . . 𝑎 𝑛𝑛 ] dst 𝑥 𝑗 = |𝐴 𝑗 | |𝐴| 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑗 = 1,2,3, … 𝑑𝑠𝑡,
n A n x y
143
sehingga  𝒙 𝟏 = |𝑨𝟏| |𝑨| 𝒙 𝟐 = |𝑨𝟐| |𝑨| 𝒙 𝟑 = |𝑨𝟑| |𝑨| , dst (4)

## 1.4 Evaluasi Tingkat Prediksi
Setelah mendapatkan hasil prediksi dari data uji, kita perlu melakukan evaluasi lebih lanjut terhadap hasil  tersebut.  Metode  evaluasi  yang  akan  diterapkan  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  hasil  prediksi  daya output PLTS menggunakan enam cara pengukuran, yakni Correlation Coefficient (CC), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), Relative Absolute Error (RAE), dan Root Relative Squared Error (RRSE) [5].
a. Correlation Coefficient (CC) , digunakan untuk menemukan seberapa kuat hubungan antara data. Nilai CC berkisar antara -1 dan 1, dengan ketentuan
i. CC bernilai positif (+) menunjukkan hubungan positif yang kuat;
ii. CC bernilai negatif (-) menunjukkan hubungan negatif yang kuat;
iii. Nilai CC 0 menunjukkan tidak ada hubungan sama sekali.
Gambar 1. Ilustrasi nilai correlation coefficient
CC diperoleh menggunakan formula:
𝑪𝑪 = 𝒏(∑ 𝑿𝒀)−(∑ 𝑿)(∑ 𝒀) √[𝒏(∑ 𝑿 𝟐 )−(∑ 𝑿) 𝟐 ][𝒏(∑ 𝒀 𝟐 )−(∑ 𝒀) 𝟐 ] (5)
b. Mean Absolute Error (MAE) adalah rata-rata  nilai Absolute Error dari kesalahan prediksi, dengan mengabaikan tanda positif ataupun negatifnya. MAE dihitung menggunakan formula:
𝑴𝑨𝑬 = ∑ |𝒀 ′ 𝒊 −𝒀 𝒊 | 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏 (6)
c. Root  Mean  Squared  Error (RMSE) , merupakan  nilai  rata-rata  dari jumlah  kuadrat  kesalahan,  juga dapat menyatakan ukuran besarnya kesalahan yang dihasilkan oleh suatu model prediksi. RMSE di- peroleh dengan perhitungan berikut:

## 𝑹𝑴𝑺𝑬 =
√∑ (𝒀 ′ 𝒊 −𝒀 𝒊 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏
(7 )
d. Relative Absolute Error (RAE), merupakan  nilai  mutlak dari  kesalahan absolut total  terhadap nilai mutlak kesalahan absolut total prediktor sederhana. RAE diperoleh dengan perhitungan berikut
𝑹𝑨𝑬 = ∑ | 𝒏 𝒊=𝟏 𝒀 ′ 𝒊 −𝒀 𝒊 | ∑ |𝒀 𝒊 − 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ 𝒀𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 𝒏 | (8)
e. Root Relative Squared Error (RRSE),  merupakan  kesalahan kuadrat total  dibagi dengan kesalahan kuadrat  total  dari  prediktor  sederhana.  Dengan  menghitung  RRSE,  dapat  mengurangi  kesalahan menuju dimensi yang sama dengan nilai yang diprediksi. RRSE dihitung dengan formula berikut
144
𝐑𝐑𝐒𝐄 = √ ∑ (𝐘 ′ 𝐢 −𝐘 𝐢 ) 𝟐 𝐧 𝐢=𝟏 ∑ [𝐘 ′ 𝐢 −( ∑ 𝐘𝐢 𝐧 𝐢=𝟏 𝐧 )] 𝟐 𝐧 𝐢=𝟏
(9)

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  standar  CRISP-DM  yang disesuaikan  dengan  kondisi  penelitian.  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM) dikembangkan  pada  tahun  1996  oleh  analis  yang  mewakili  Daimler  Chrysler,  SPSS,  dan  NCR.  CRISP menyediakan proses standar yang non-proprietary dan tersedia secara bebas untuk menyesuaikan data mining ke dalam strategi pemecahan masalah umum dari bisnis atau unit penelitian [10]. Menurut  CRISP-DM, siklus proyek data mining memiliki enam fase [10], yakni:
a. Business Understanding
b. Data Understanding
c. Data Preparation
d. Modelling e. Evaluation f. Deployment
Penerapan CRISP-DM pada prosedur kerja untuk penilitian ini diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode penelitian

## 2.1 Business Understanding
Tahapan pekerjaan dalam pemahaman penelitian untuk mengembangkan model prediksi daya output PLTS dengan perumusan identifikasi masalah, batasan penelitian dan tujuan penelitian.

## 2.2 Data Understanding
Data dikumpulkan dari dua plant pada PLTS Sumalata selama periode 34 hari berturut-turut dengan interval 15 menit. Data terdiri atas dua pasang file , yang setiap pasangnya memiliki satu set data pembangkit listrik dan satu set data pembacaan sensor. Kumpulan data pembangkit listrik diambil dari inverter, di mana setiap inverter memiliki beberapa baris panel surya yang terpasang. Sementara data sensor dikumpulkan dari pembangkit, dengan rangkaian sensor tunggal yang dipasang secara optimal [9]. Rekaman data set pada plant 1 dan plant 2 dimulai pada tanggal 15 Mei 2021 pukul 00:00:00 sampai dengan 17 Juni 2021 pukul 23:45:00. Data  pembangkitan  terdiri  atas  7  kolom,  dengan  68.778  baris  pada plant 1  dan  67.698  baris  pada plant 2. Sementara data sensor terdiri dari 6 kolom, dengan 3.182 baris pada plant 1 dan 3.259 pada plant 2. Selanjutnya identifikasi dilakukan terhadap masing-masing atribut/kolom pada setiap data set menggunakan aplikasi Weka 3.8, dengan resume ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Status Atribut pada Dataset Plant_1_Generation_Data.csv
NO ATRIBUT TIPE MISSING DISTINCT UNIQUE 1. DATE_TIME Nominal 0 (0%) 3158 0 (0%) 2. PLANT_ID Numeric 0 (0%) 1 0 (0%) 3. SOURCE_KEY Nominal 0 (0%) 22 0 (0%) 4. AC_POWER Numeric 0 (0%) 32909 29390 (43%) 5. DC_POWER Numeric 0 (0%) 32686 28973 (42%) 6. DAILY_YIELD Numeric 0 (0%) 29900 24344 (35%) 7. TOTAL_YIELD Numeric 0 (0%) 37267 36422 (53%)
Berdasar tabel 1, diperoleh beberapa informasi sebagai berikut:
a. Tidak ditemui field yang kosong ( missing value ) maupun nilai negatif pada seluruh atribut dalam data set Plant_1_Generation_Data.csv
145
b. Atribut DATE_TIME terdapat 22 duplikasi data pada tiap instance.
c. Atribut  PLANT_ID  hanya  berisi  satu  buah  data  untuk  seluruh instance ,  menunjukkan  ID  dari pembangkit tersebut.
d. Atribut  SOURCE_KEY  terdiri  dari  22  label  dengan  perulangan  pada  kisaran  3.100  kali  untuk masing-masing label.
Sedangkan resume status atribut data set Plant_1_Weather_Sensor_Data.csv ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Status Atribut pada Dataset Plant_1_Weather_Sensor_Data.csv NO ATRIBUT TIPE MISSING DISTINCT UNIQUE 1. DATE_TIME Nominal 0 (0%) 3182 3182 (100%) 2. PLANT_ID Numeric 0 (0%) 1 0 (0%) 3. SOURCE_KEY Nominal 0 (0%) 1 0 (0%) 4. AMBIENT_TEMPERATURE Numeric 0 (0%) 3182 3182 (100%) 5. MODULE_TEMPERATURE Numeric 0 (0%) 3182 3182 (100%) 6. IRRADIATION Numeric 0 (0%) 1758 1757 (55%)
Berdasar tabel 1, diperoleh beberapa informasi sebagai berikut:
a. Tidak ditemui field yang kosong ( missing value ) maupun maupun nilai negatif pada seluruh atribut dalam data set Plant_1_Weather_Sensor_Data.csv
b. Atribut SOURCE_KEY hanya berisi satu buah data untuk seluruh instance , menunjukkan ID dari data logger yang digunakan.
Kemudian resume atribut data set Plant_2_Generation_Data.csv ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Status Atribut pada Dataset Plant_2_Generation_Data.csv NO ATRIBUT TIPE MISSING DISTINCT UNIQUE 1. DATE_TIME Nominal 0 (0%) 3259 0 (0%) 2. PLANT_ID Numeric 0 (0%) 1 0 (0%) 3. SOURCE_KEY Nominal 0 (0%) 22 0 (0%) 4. AC_POWER Numeric 0 (0%) 31067 30164 (45%) 5. DC_POWER Numeric 0 (0%) 31012 30063 (44%) 6. DAILY_YIELD Numeric 0 (0%) 30918 28187 (42%) 7. TOTAL_YIELD Numeric 0 (0%) 33118 32043 (47%)
Berdasar  tabel  3,  diperoleh  beberapa  informasi  yang  serupa  dengan  yang  ditemui  pada  data  set Plant_1_Generation_Data.csv sebagai berikut:
a. Tidak ditemui field yang kosong ( missing value ) maupun nilai negatif pada seluruh atribut dalam data set Plant_2_Generation_Data.csv
b. Atribut DATE_TIME terdapat 22 duplikasi data pada tiap instance.
c. Atribut  PLANT_ID  hanya  berisi  satu  buah  data  untuk  seluruh instance ,  menunjukkan  ID  dari pembangkit tersebut.
d. Atribut SOURCE_KEY terdiri dari 22 label dengan perulangan 3.259 kali untuk masing-masing label.
Resume atribut data set Plant_2_Weather_Sensor_Data.csv ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Status Atribut pada Dataset Plant_2_Weather_Sensor_Data.csv
NO ATRIBUT TIPE MISSING DISTINCT UNIQUE 1. DATE_TIME Nominal 0 (0%) 3259 3259 (100%) 2. PLANT_ID Numeric 0 (0%) 1 0 (0%) 3. SOURCE_KEY Nominal 0 (0%) 1 0 (0%) 4. AMBIENT_TEMPERATURE Numeric 0 (0%) 3259 3259 (100%) 5. MODULE_TEMPERATURE Numeric 0 (0%) 3259 3259 (100%) 6. IRRADIATION Numeric 0 (0%) 1863 1862 (57%)
Berdasar tabel 4, diperoleh informasi yakni:
a. Tidak ditemui field yang kosong ( missing value ) maupun maupun nilai negatif pada seluruh atribut dalam data set Plant_2_Weather_Sensor_Data.csv
b. Atribut SOURCE_KEY hanya berisi satu buah data untuk seluruh instance , menunjukkan ID dari data logger yang digunakan.

## 2.3 Data pre-processing
Pada Plant_1_Generation_Data ditemukan duplikasi atribut DATE_TIME sejumlah 22 duplikasi pada setiap instance. Kemudian atribut SOURCE_KEY terdiri atas 22 label dengan perulangan pada kisaran 3.100
146 kali  untuk  masing-masing  label.  Hal  ini  dikarenakan,  pencatatan  data  pembangkitan  dilakukan  melalui  22 inverter  yang  terpasang.  Untuk  itu,  perlu  dilakukan data  cleaning yang  bertujuan  untuk  menghilangkan duplikasi data. Proses data cleaning dilakukan menggunakan bahasa Python pada Jupyter Notebook, dimana melalui  proses  tersebut  data  set  Plant_1_Generation_Data  yang  semula  terdiri  dari  68.778 instance dan  7 attribute menjadi 3.158 instance dan 5 attributes. Attribute yang tidak diikutsertakan lagi adalah PLANT_ID dan SOURCE_KEY yang berisi data tentang identifikasi pembangkit dan inverter. Hasil preprocessing pada tahap  ini  disimpan  dalam  file  Plant_1_GenDat_Grouped.csv.  Begitu  pula  dengan  data  set Plant_2_Generation_Data, data cleaning dan data reduction dilakukan melalui proses yang sama. Dataset yang semula terdiri dari 67.698 instance dan 7 attribute menjadi 3.259 instance dan 5 attributes. Hasil preprocessing pada tahap ini kemudian disimpan dalam file Plant_2_GenDat_Grouped.csv.
Field yang terdapat pada empat file dataset yang akan digunakan telah memiliki tipe data yang sesuai untuk proses regresi. Namun karena akan dilakukan integrasi dataset (antara Plant_1_GenDat_Grouped dengan Plant_1_Weather_Sensor_Data dan Plant_2_GenDat_Grouped dengan Plant_2_Weather_Sensor_Data), maka perlu  dilakukan data  transformation dimana  tipe  field  DATE_TIME  perlu  diubah  dari  ‘nominal’  menjadi ‘date’.  Format  ‘date’  yang  akan  digunakan  adalah  yyyy-MM-dd  HH:mm:ss.  Transformasi  data  dilakukan dengan memilih data set yang akan diubah, kemudian mengaktifkan opsi ‘ Invoke options dialog ’ pada Weka 3.0 dan menentukan format date yang akan digunakan. Selanjutnya, dataset disimpan dalam format berekstensi .arff untuk kemudian dapat diproses lebih lanjut.
Tahap preprocessing selanjutnya adalah data integration. Tahapan ini akan menggabungkan antara dataset Plant_1_GenDat_Grouped.arff dengan
Plant_1_Weather_Sensor_Data.arff
dan Plant_2_GenDat_Grouped.arff  dengan  Plant_2_Weather_Sensor_Data.arff.  Sebelum  dilakukan data integration , terlebih dahulu dilakukan identifikasi terhadap data set yang akan digabungkan. Keterangan dari dataset yang hendak digabungkan ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Dataset yang Akan Digabungkan
NO DATA SET AWAL JUMLAH INSTANCES DATA SET GABUNGAN 1. Plant_1_GenDat_Grouped.arff 3.158 Plant_1.arff 2. Plant_1_Weather_Sensor_Data.arff 3.182 3. Plant_2_GenDat_Grouped.arff 3.259 Plant_2.arff 4. Plant_2_Weather_Sensor_Data.arff 3.259
Pada tabel 5, terlihat masih terdapat jumlah instance yang berbeda antara dataset 1 dan 2. Untuk itu, evaluasi  dilakukan  menggunakan  menggunakan  bahasa  Python  pada  Jupyter  Notebook . Dataset Plant_1_GenDat_Grouped.arff yang semula memiliki 3.158 instances dan Plant_1_Weather_Sensor_Data.arff dengan 3182 instances telah digabungkan menjadi Plant_1.csv yang terdiri dari 3157 instances. Selanjutnya file dikonversi menjadi Plant_1.arff. Sementara untuk dataset 3 dan 4, oleh karena jumlah instance sudah sama, maka  proses data  integration dapat  dilakukan.  Terdapat attribute yang  sama  pada  kedua  data  set,  yakni DATE_TIME, sehingga attribute DATE_TIME pada Plant_2_Weather_Sensor_Data.arff perlu diubah terlebih dahulu. Kemudian langkah terkahir pada tahap data integration adalah menggunakan perintah merge di menu SimpleCLI pada Weka 3.8. Sebelum dilakukan modelling guna prediksi daya output, dilakukan data reduction untuk  mengeliminir  beberapa  atribut pada  data  set  Plant_1.arff  dan  Plant_2.arff.  Atribut  DC_POWER ditentukan sebagai class yang akan diprediksi.
Berdasarkan evaluasi terhadap sebaran data tiap atribut, diperoleh informasi sebagai berikut:
i. Pada atribut PLANT_ID dan SOURCE_KEY hanya berisi satu data yang sama untuk seluruh instances, sementara pada atribut DATE_TIME sebaran data bersifat konstan. ii. Atribut DC_POWER memiliki pengaruh yang kuat terhadap DC_POWER sebagai class yang akan diprediksi, ditinjau dari visualisasi pada Gambar . Apabila atribut ini dipertahankan, maka akan menimbulkan potensi overfitting.
iii. Terdapat atribut DAILY_YIELD dan TOTAL_YIELD yang merupakan rekaman data jumlah energi yang dihasilkan secara periodik (harian dan total), yang dalam kasus ini tidak diperlukan untuk memprediksi daya output (DC_POWER).
Gambar 3. Visualisasi korelasi atribut DC_POWER terhadap DC_POWER
Dengan  demikian, tersisa  atribut  AMBIENT_TEMPERATURE,  MODULE_TEMPERATURE  dan IRRADIATION serta DC_POWER sebagai class yang akan diprediksi.

## 2.4. Modelling Prediksi Daya Output PLTS dengan Regresi Linear Berganda
Pada  tahap  pemodelan  ini  pemilihan  algoritma machine  learning yang  digunakan  adalah  Regresi Linear Berganda [9]. Data hasil preprocessing menjadi input model dari algoritma tersebut.

## 2.5 Evaluasi
Tahap evaluasi terhadap model dalam melakukan prediksi menggunakan metrik pengujian CC, MAE, RMSE, RAE, dan RRSE [5] .

## 2.6 Deployment
Tahap  pemanfaatan  model  yang  telah  dibuat  sehingga  model  tersebut  selanjutnya  dapat dikembangkan dalam program aplikasi sebagai sebuah function atau method untuk memprediksi daya output PLTS kedepannya untuk kasus di PLTS Sumalata.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Prediksi
Model regresi linear berganda digunakan pada Weka 3.8 dengan menggunakan fungsi Classify dan classifier LinearRegression.  Dataset  yang  pertama  kali  diprediksi  adalah  Plant2.arff,  dimana  dengan cross validation 10 dan atribut target DC_POWER, maka dihasilkan seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.
148
Gambar 4. Hasil prediksi dengan regresi linear berganda
Penjelasan dari gambar 6 tersebut adalah yakni persamaan regresi linear yang diperoleh adalah:
Y =   -2784.107 + 300.0146 X 1 - 173.7016 X 2 + 21773.3845 X 3 (11) dengan:
Y : DC_POWER sebagai variabel tak bebas X 1 : AMBIENT_TEMPERATURE X 2 : MODULE_TEMPERATURE X 3 : IRRADIATION dengan evaluasi akurasi prediksi:
a. Correlation Coefficient (CC)
= 0.9134
b. Mean Absolute Error (MAE)
= 1649.8191
c. Root Mean Squared Error (RMSE)  = 2571.5303
d. Relative Absolute Error (RAE) = 29.345 %
e. Root Relative Squared Error (RRSE) = 40.6991%
Sedangkan visualisasi dari hasil prediksi yang ditunjukkan pada gambar 6, ditampilkan pada gambar 5.

## 3.2 Hasil Prediksi dengan Regresi Linear Berganda
Proses  prediksi  untuk  masing-masing  data  set  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  variasi komposisi jumlah data latih dan data uji yang digunakan. Resume dari hasil prediksi ditunjukkan pada tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Resume Hasil Prediksi terhadap Dataset Plant1.arff
KOMPOSISI HASIL CROSS VALIDATION PERCENTAGE SPLIT (Data Latih : Data Uji) 5 10 50:50 66:34 90:10 Persamaan Regresi Linier Y = -22216632810.1123 - 771640073.1888 X 1 + 2349039057.8254 X 2 -25796134709.3552 X 3 Correlation Coefficient 0.5579 0.5567 0.5402 0.5182 0.5343 Mean Absolute Error 19965537073.1416 19982539908.4889 20336996186.6248 20946713857.9716 19399074902.1373 Root Mean Squared Error 28517768065.9222 28544620449.6325 29539629877.2906 30589634888.194 28386360309.5179 Relative Absolute Error 71.9108 % 71.9846 % 71.9265 % 74.0124 % 70.5097 % Root Relative Squared Error 82.9587 % 83.0498 % 84.1714 % 85.5712 % 84.4418 % Tabel 7. Resume Hasil Prediksi terhadap Dataset Plant2.arff KOMPOSISI HASIL CROSS VALIDATION PERCENTAGE SPLIT (Data Latih : Data Uji) 5 10 50:50 66:34 90:10 Persamaan Regresi Linier Y = -2784.107 + 300.0146 X 1 – 173.7016 X 2 + 21773.3845 X 3 Correlation Coefficient 0.9134 0.9134 0.9159 0.9084 0.9229 Mean Absolute Error 1649.4425 1649.8191 1621.9268 1645.4102 1620.5938 Root Mean Squared Error 2570.8122 2571.5303 2514.6011 2587.5543 2435.1995 Relative Absolute Error 29.3315 % 29.345 % 28.8342 % 29.6109 % 28.6972 % Root Relative Squared Error 40.6788% 40.6991% 40.1137 % 41.8407% 38.9546 %

## 3.3 Pembahasan Hasil Prediksi
Berdasarkan proses prediksi dengan Weka 3.0 terhadap dataset Plant 1 dan Plant 2 berikut hasil yang dirangkum pada tabel 6 dan 7, maka dapat dinyatakan beberapa hal sebagai berikut:
1. Berdasarkan evaluasi  hasil prediksi dengan  CC, MAE, RMSE, dan RRSE  maka diketahui prediksi terhadap Plant 2 lebih akurat dibandingkan dengan Plant 1. Lebih akurat dalam hali ini adalah semakin mendekati  garis  linear  pada  visualisasi  yang  dapat  diartikan  semakin  mendekati  hasil  pengukuran aktual pada perangkat.
2. Berdasarkan correlation coefficient yang diperoleh maka diketahui bahwa cuaca dan kondisi eksternal lainnya  lebih  berpengaruh  terhadap  daya  yang  dihasilkan  dari  waktu  ke  waktu  pada  Plant  2 dibandingkan dengan pada Plant 1.
3. Terjadi perbedaan angka yang signifikan pada variabel-variabel antara persamaan regresi linear yang diperoleh pada Plant 1 dan Plant 2. Plant 1 dan Plant 2 di PLTS Sumalata menggunakan perangkat mesin  yang  sama  jenis,  usia  dan merk nya;  baik  guna  pembangkitan,  distribusi,  pengkuran,  dan monitoring. Lokasi Plant 1 dan Plant 2 PLTS Sumalata adalah saling bersebelahan dengan terpisah jarak kurang lebih 20 meter. Posisi panel surya dalam hal ini kemiringan dan tata letak relatif terhadap matahari antara Plant 1 dan Plant 2 juga sama. Perbedaan antara Plant 1 dan Plant 2 adalah pihak atau orang yang melakukan setup dan kalibrasi perangkat, serta operator plant setiap harinya. Kemudian sampai  saat  ini  juga  belum  pernah  dilakukan  pengukuran/pemantauan  secara  terus  menerus  pada DC_POWER actual yakni  menggunakan  perangkat  pengukuran  yang  dipasang  pada input baterai penyimpan daya. Perangkat pengukuran sampai saat ini hanya ada pada solar panel .
150

## 4. PENUTUP
Persamaan garis dari hasil prediksi terhadap daya output pada Plant 1 adalah Y = -22216632810.1123 -  771640073.1888X 1 +  2349039057.8254X 2 -  25796134709.3552X 3 .  Sedangkan  persamaan  garis  dari  hasil prediksi  pada  Plant  2  adalah  Y  =  -2784.107  +  300.0146X 1 –  173.7016X 2 +  21773.3845X 3 .  Berdasarkan pengujian diperoleh correlation coefficient pada dataset Plant 1 sebesar 0,52 dan dataset Plant 2 sebesar 0,92, sehingga dapat disimpulkan bahwa iradiasi, suhu modul, dan suhu lingkungan mempunyai pengaruh yang lebih signifikan  terhadap  daya  output  yang  dihasilkan  Plant  2  dibadingkan  dengan  pada  Plant  1.  Kemudian  nilai MAE,  RMSE,  RAE  dan  RRSE  pada  dataset  Plant  1  lebih  tinggi  dibandingkan  Plant  2,  sedangkan  keeratan hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat pada dataset Plant 2 lebih kuat dibandingkan pada dataset Plant 1; dengan demikian dapat disimpulkan juga bahwa prediksi terhadap daya output dari waktu ke waktu pada Plant 2 lebih akurat dibandingkan dengan Plant 1. Akurasi prediksi baik pada Plant 1 maupun Plant 2 dapat ditingkatkan sehingga dapat dipergunakan sebagai bahan evaluasi performa sistem PLTS. Untuk itu dibutuhkan  data  pengukuran  dengan  durasi  paling  tidak  satu  tahun  untuk  dapat  mewakili  kondisi  musim sepanjang  tahun,  seperti  musim  kemarau,  hujan,  dan  kondisi  cuaca  ekstrim.  Kemudian  berdasarkan  hasil prediksi  yang  dilakukan  dengan  regresi  linear  berganda,  diketahui  terdapat  perbedaan  angka-angka  yang signifikan  antara  Plant  1  dan  Plant  2,  baik  pada  atribut  maupun  variable.  Dengan  demikian  diperlukan penelitian-penelitian lanjutan dengan kondisi dimana semua perangkat pengukuran yang digunakan pada Plant 1 dan Plant 2 terkalibrasi dalam kondisi yang sama. Kemudian juga diperlukan penambahan atribut baru yakni DC_POWER_actual, dimana merupakan data yang dihasilkan dari perangkat pengukuran yang dipasang pada input  baterai  penyimpan  daya,  sekaligus  juga  pendekatan  baru  dalam  proses  prediksi  daya  output  PLTS Sumalata tersebut dengan pendekatan yang lebih mutakhir yakni deep learning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jan Wira Gotama Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning , 1.4. 2020.
[2] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data . Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2014. doi: 10.1002/9781118874059.
[3] C. Wang, D. Yang, S. Gao, S. Zhao, L. Li, and X. Wang, “Research on Electricity Forecasting Method Based on Big Data,” in 2022 5th International Conference on Energy, Electrical and Power Engineering (CEEPE) , 2022, pp. 304–308. doi: 10.1109/CEEPE55110.2022.9783384.
[4] K. Anuradha, D. Erlapally, G. Karuna, V. Srilakshmi, and K. Adilakshmi, “Analysis Of Solar Power Generation Forecasting Using Machine Learning Techniques,” E3S Web of Conferences , vol. 309, p. 01163, Oct. 2021, doi: 10.1051/e3sconf/202130901163.
[5] F. Aslay and N. S. Ting, “Machine Learning-Based Estimation of Output Current Ripple in PFC-IBC Used in Battery Charger of Electrical Vehicles: A Comparison of LR, RF and ANN Techniques,” IEEE Access , vol. 10, pp. 50078–50086, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3174100.
[6] Ani Kannal, Solar Power Generation Data . 2020.
[7] O. L. R. Albrecht and C. J. Taylor, “A linear regression variable time delay estimation algorithm for the analysis of hydraulic manipulators,” in 2022 UKACC 13th International Conference on Control (CONTROL) , 2022, pp. 148–153. doi: 10.1109/Control55989.2022.9781372.
[8] Frank E. Harrel, Jr., Regression Modelling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis , 2 nd ed. Springer, 2015.
[9] Z. Zhang, F. Bai, H.-B. Quan, R.-J. Yin, and W.-Q. Tao, “PEMFC Output Voltage Prediction Based on Different Machine Learning Regression Models,” in 2022 5th International Conference on Energy, Electrical and Power Engineering (CEEPE) , 2022, pp. 401–406. doi: 10.1109/CEEPE55110.2022.9783124.
[10] J. S. Saltz, “CRISP-DM for Data Science: Strengths, Weaknesses and Potential Next Steps,” in 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) , 2021, pp. 2337–2344. doi: 10.1109/BigData52589.2021.9671634.