## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 5, No. 2, September 2024, hlm. 111 - 119 ISSN: 2722-0850

## Implementasi Ensemble Learning Metode XGBoost dan Random Forest untuk Prediksi Waktu Penggantian Baterai Aki
Muhamad Amhar Rayadin 1 , Mustarum Musaruddin 2 , Rizal Adi Saputra 3 , Isnawaty 4
1 Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, amharrayadin@gmail.com
2 Teknik Elektronika, Universitas Halu Oleo, mustarum@uho.ac.id
3 Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, rizaladisaputra@uho.ac.id
4 Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, isnawaty@uho.ac.id
Keywords :

## ABSTRACT
Ensemble Learning, XGBoost, Random Forest, Prediction, Battery In motor vehicles, including cars, the battery plays an important role, namely as a place to store electrical energy and as an electric voltage stabilizer when the engine is turned on. In general, motorized vehicle users do not know the condition of the battery in their vehicle. Even though the use of battery batteries that are already in poor condition can interfere with vehicle performance. In battery replacement services such as after- sales service, the process of checking and replacing battery batteries takes a relatively long time. This can be caused by high service volume, lack of worker reliability, lack of responsiveness to the complexity of the inspection. This research aims to build a prediction model for battery battery replacement time quickly. To meet these needs, a Machine  Learning  approach  can  be  used.  Machine  Learning  uses  historical replacement  data  to  make  predictions  of  replacement  time.  Machine  Learning algorithms  that  can  be  used  for  prediction  are  XGBoost  and  Random  Forest.  This research uses ensemble learning techniques to combine the two models. Based on the evaluation results, it can be concluded that the model built with ensemble learning has better  prediction  results  than  a  single  model.  Evaluation  results  with  MSE  on  the ensemble bagging model have the lowest error values of 145,448. The MAPE, MAE, and RMSE evaluations on the ensemble boosting model have the lowest error values of 11.56 %, 43.80 and 38,760. Kata Kunci : ABSTRAK Ensemble Learning, XGBoost, Random Forest , Prediksi, Baterai Aki, Dalam kendaraan bermotor termasuk mobil, baterai aki memegang peranan penting, yakni  menjadi  tempat  menyimpan  energi  listrik  dan  sebagai  stabilitator  tegangan listrik  saat  mesin  dinyalakan.  Pada  umumnya,  pengguna  kendaraan  bermotor  tidak mengetahui kondisi baterai aki pada kendaraannya. Padahal penggunaan baterai aki yang sudah dalam keadaan kurang baik dapat menggangu performa kendaraan. Pada layanan penggantian baterai aki seperti layanan purna jual, proses pemeriksaan dan penggantian baterai aki memerlukan waktu yang relatif lama. Hal ini dapat disebabkan oleh  tingginya  volume  layanan,  kurangnya  keandalan  pekerja,  kurangnya responsivitas  hingga  kompleksitas  pemeriksaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  model  prediksi  waktu  penggantian  baterai  aki  secara  cepat.  Untuk memenuhi  kebutuhan  tersebut,  dapat  menggunakan  pendekatan Machine  Learning . Machine Learning menggunakan data historis penggantian untuk membuat prediksi waktu  penggantian.  Algortima Machine  Learning yang  dapat  digunakan  untuk prediksi  adalah XGBoost dan Random  Forest .  Penelitian  ini  menggunakan  teknik ensemble  learning untuk  menggabungkan  kedua  model  tersebut.  Berdasarkan  hasil evaluasi, dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun dengan ensemble learning memiliki hasil prediksi yang lebih baik daripada model tunggal. Hasil Evaluasi dengan MSE  menunjukkan  bahwa  model  bagging  memiliki  nilai  error    terendah  yaitu 145,448. Adapun evaluasi berdasarkan MAPE, MAE dan RMSE menunjukkan bahwa model boosting memiliki nilai error terendah yaitu 11.56 %, 43.80 dan 38,760.

## Korespondensi Penulis:
Muhamad Amhar Rayadin,
Universitas Halu Oleo, Kota Kendari, Indonesia Telepon : +6282292249581 Email: amharrayadin@gmail.com
Submitted : 12-07-2024; Accepted : 22-08-2024; Published : 27-08-2024
Copyright (c) 2024 The Author (s)This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam kendaraan mobil, baterai aki ( accu ) sebagai salah satu suku cadang memegang peranan penting, yakni menjadi  tempat  menyimpan  energi  listrik.  Baterai  aki  berfungsi  sebagai  sumber  kelistrikan  utama yang  digunakan sebelum mesin mobil menyala. Saat mesin mobil menyala, alternator menggantikan baterai aki menjadi sumber energi listrik. Akan tetapi, baterai aki tetap memiliki fungsi sebagai stabilitator tegangan listrik [1]. Pada umumnya, pengguna kendaraan mobil tidak mengetahui kondisi baterai aki pada kendaraannya [2]. Padahal penggunaan baterai aki yang sudah dalam keadaan kurang baik atau rusak dapat menggangu performa kendaraan yang digunakan.
Pada layanan penggantian baterai aki seperti layanan purna jual, proses pemeriksaan dan penggantian baterai aki  memerlukan waktu  yang relatif lama. Hal ini dapat  disebabkan oleh beberapa faktor, seperti tingginya volume layanan, kurangnya keandalan pekerja, kurangnya responsivitas hingga kompleksitas pemeriksaan [3]. Pada umumnya proses pemeriksaan baterai aki pada mobil melibatkan beberapa langkah manual yang cukup rumit dan memerlukan ketelitian.  Langkah  –  langkah  pemeriksaan  yang dilakukan  yaitu  pemeriksaan  tegangan,  berat  jenis,  hinga  kondisi fisik baterai aki. Setelah itu barulah dilakukan perbaikan atau penggantian baterai aki sesuai dengan hasil pemeriksaan sebelumnya. Setelah dilakukan penggantian, dilakukan kembali pemeriksaan dan pengujian untuk memastikan kondisi aki yang telah diganti [4].
Melihat peran kunci baterai aki sebagai sumber kelistrikan pada kendaraan mobil dan tantangan mengenai efisiensi waktu pemeriksaan baterai aki, perlu dilakukan prediksi waktu penggantian suku cadang khususnya baterai aki. Prediksi waktu penggantian baterai aki pada mobil dapat menentukan kelayakan baterai aki untuk diperiksa secara cepat.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut,  sistem  prediksi  dapat  dibangun  menggunakan  pendekatan Machine Learning . Machine Learning menggunakan data historis penggantian untuk membuat prediksi waktu penggantian. XGBoost  (Extreme  Gradient  Boosting) merupakan  salah  satu  Algoritma Machine  Learning yang  biasa digunakan untuk prediksi [5], [6]. Dalam penelitian [7], Algoritma Regresi XGBoost digunakan untuk memprediksi harga  rumah. Dataset dibagi  menjadi  tiga  subset  untuk  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian.  Setelah  melatih  setiap model,  model  tersebut  disesuaikan  dengan  parameter  regularisasi  terbaik  untuk  menghindari overfitting .  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  pembagian  data  pelatihan,  pengujian,  dan  validasi  sebesar  80%,  10%,  10% menunjukkan tingkat kesalahan rendah yakni 4.4%.
Selain XGBoost ,  Algoritma Machine  Learning lainnya  yang  digunakan  untuk  prediksi  adalah Random Forest . Random Forest adalah  model  yang  populer  digunakan  untuk  analisis  data  dengan  dimensi  yang  besar  [8]. Dalam  penelitian  [9], Random  Forest digunakan untuk  prediksi  kasus  positif  Covid-19.  Dari  hasil penelitian  yang dilakukan, Random Forest menghasilkan nilai RMSE sebesar 1886,555 dan MAPE 14,85. Ini lebih baik dari algoritma lainnya yakni Regresi Linear yang menghasilkan nilai RMSE sebesar 3031,127 dan MAPE 47,66.
Ensemble Learning merupakan teknik kombinasi algoritma Machine Learning . Beberapa model Machine Learning digabungkan untuk memperoleh hasil prediksi yang lebih baik dibanding menggunakan model tunggal [10], [11].  Berdasarkan  penelitian  [12],  penggunaan  teknik majority  vote dari Ensemble  Learning yang  menerapkan beberapa algoritma ke dalam sebuah  pemodelan dapat meningkatkan akurasi prediksi kinerja akademik mahasiswa dengan nilai RMSE sebesar 0,440.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan Ensemble  Learning yang  menggabungkan XGBoost dan Random  Forest .  Dengan  menggunakan  teknik Ensemble  Learning dari  2  model  kuat  ini,  diharapkan  dapat menghasilkan prediksi waktu penggantian baterai aki pada mobil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur performa model ensemble yang akan dibangun dalam melakukan prediksi waktu penggantian baterai aki.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan metode penelitian dimulai dengan data collecting, data preprocessing, split data, modelling, dan model evaluation .
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Data Collection
Dalam penelitian ini, data yang digunakan berupa data historis penggantian beterai aki mobil Toyota di salah satu perusahaan otomotif di Kota Makassar. Data berjumlah 7703 baris data selama rentang waktu 2017 sampai 2023. Atribut data berupa vehicle model (model kendaraan) , mileage (kilometer kendaraan) , battery type (jenis baterai) , age (usia kendaraan) , area (karakteristik area). Adapun atribut target yaitu time difference (selisih waktu penggantian).

## 2.2 Data Preprocessing
Data  preprocessing adalah  langkah  penting  dalam  proses  analisis  data  yang  melibatkan  pembersihan  dan transformasi  data  mentah  menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Tujuannya  adalah  untuk meningkatkan kualitas data dengan menangani masalah seperti nilai yang hilang, pencilan, dan ketidaksesuaian [13].
Beberapa teknik umum yang digunakan dalam data preprocessing meliputi:
1. Integrasi  Data:  Menggabungkan  data  dari  berbagai  sumber  menjadi  satu  set  data  untuk  memberikan pandangan yang lebih komprehensif.
2. Transformasi  Data:  Mengubah  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  analisis,  seperti  normalisasi (penyekalaan data ke rentang standar) atau encoding variabel kategorikal menjadi nilai numerik [14].
3. Pembersihan Data: Menghapus atau memperbaiki kesalahan dalam dataset, menangani nilai yang hilang, dan mengatasi pencilan yang dapat memengaruhi hasil analisis [15].
4. Reduksi  Data:  Mengurangi  dimensi  dataset  dengan  memilih  fitur  yang  relevan  atau  menerapkan  teknik seperti Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk  menyederhanakan  data  tanpa  kehilangan  informasi penting [16].
2.3 Split Data
Tahap split  data ke  dalam  set  pelatihan  dan  pengujian  merupakan  langkah  krusial  dalam  pengembangan model Machine Learning. Dalam konteks ini, set pelatihan digunakan untuk melatih model agar dapat memahami pola-pola yang terdapat dalam data. Proporsi data yang dialokasikan ke dalam set pelatihan biasanya lebih besar, sekitar 70%, untuk memastikan model memiliki cukup informasi untuk belajar. Selama proses pelatihan, model akan  menyesuaikan  parameter  internalnya  berdasarkan  data  pelatihan  sehingga  dapat  mempelajari  hubungan antara fitur yang ada dalam data dan target output yang diinginkan [17] .
Di sisi lain, set pengujian digunakan untuk menguji seberapa baik model yang telah dilatih dapat melakukan prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Proporsi data yang dialokasikan ke dalam set pengujian biasanya lebih kecil, sekitar 30%, untuk memastikan bahwa model diuji  pada data yang independen. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan set pengujian ini, yang membantu dalam menilai seberapa baik model dapat melakukan prediksi pada data baru dan mengidentifikasi apakah model cenderung overfitting atau tidak [17].

## 2.4 Ensemble Learning
Ensemble Learning adalah teknik  dalam  pembelajaran  mesin   ( machine  learning ) yang  menggunakan beberapa model pembelajaran untuk pencapaian  solusi  prediksi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma  yang bisa  diperoleh  dari  salah satu model konstituen saja. Istilah ensemble merujuk pada konsep menggabungkan banyak  elemen  menjadi  satu  kesatuan.  Konsep  penggabungan  berbagai  pendekatan  pembelajaran  mesin diharapkan dapat mengatasi kelemahan individu dari masing-masing model dan menciptakan prediksi yang lebih akurat  dan  stabil.  Penggunaan  beberapa  model  pembelajaran  dan  bukannya  satu  model  tunggal  untuk mengungkap masalah sulit yang diberikan telah selalu menjadi solusi yang diterima. Ensemble Learning  method secara teoritis dan empiris telah diperoleh lebih baik kinerja yang lebih baik daripada pembelajar tunggal yang lemah, terutama saat menangani komputasi dengan dimensi tinggi, kompleks masalah regresi dan klasifikasi [18], [19].
Dalam kasus regresi, metode ensemble yang dapat digunakan adalah sebagai berikut :
1. Bagging
Metode Bagging (Bootstrap Aggregating) adalah salah satu pendekatan dalam Ensemble Learning di mana beberapa  model  pembelajaran  digunakan  secara  paralel  untuk  meningkatkan  stabilitas  dan  akurasi  model pembelajaran  mesin.  Hasil  prediksi  dikombinasikan  untuk  menghasilkan  prediksi  akhir.  Setiap  model pembelajaran dilatih pada subset acak dari data pelatihan yang dihasilkan melalui proses bootstrap [20].
2. Stacking
Stacking adalah teknik Ensemble Learning yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi prediksi. Ide dasar dari stacking adalah menggunakan base learner untuk menghasilkan metadata untuk input  kemudian menggunakan meta-learner yang umumnya disebut level 1 learner untuk memproses metadata tersebut. Base learner biasanya disebut level 0 learner , dan meta learner yang ditumpuk pada base learner disebut stacking [21].
3. Boosting
Boosting adalah model ensemble yang dibentuk dari beberapa model dasar yang secara berurutan model dasar tersebut  dilatih  dan  digabungkan  dalam  prediksi.  Algoritma  b oosting membangun  model  secara  bertahap dengan mengoptimalkan suatu fungsi kerugian. Setiap model dilatih pada sebuah set pelatihan yang diberi bobot. Bobot ini ditentukan berdasarkan kesalahan model sebelumnya dalam urutan tersebut. Ini merupakan metode yang dapat mengonversi pembelajar lemah menjadi pembelajar kuat [20], [22].

## 2.5 XGBoost
XGBoost ( Extreme Gradiant Boosting) merupakan tree bossting yang dapat diskalakan yang telah terbukti sebagai metode machine learning yang sangat efektif dan luas digunakan untuk melukan prediksi nilai dari suatu data. XGBoost menggunakan pohon keputusan sebagai model dasarnya dan menerapkan teknik penguatan untuk meningkatkan  kinerja  model.  Sistem  ini  mencakup  fitur-fitur  regularisasi, parallel  processing ,  dan handling missing  values .  Selain  itu,  XGBoost  memperhatikan  pola  akses cache ,  kompresi  data,  dan  sharding  untuk membangun  sistem  penguatan  pohon  yang  dapat  diskalakan.  Dengan  menggabungkan  berbagai  teknik  ini, XGBoost mampu menangani data besar menggunakan sumber daya yang lebih sedikit daripada sistem yang sudah ada [6], [23].
Model pohon boosting tradisional hanya menggunakan informasi turunan pertama. Ketika melatih pohon ke- n, sulit untuk mengimplementasikan pelatihan terdistribusi karena sisa dari pohon sebelumnya ke-n-1 digunakan. XGBoost melakukan ekspansi Taylor orde kedua pada fungsi kerugian dan secara otomatis dapat menggunakan multithreading dari  CPU  untuk  komputasi  paralel.  Selain  itu, XGBoost menggunakan  berbagai  metode  untuk menghindari overfitting [24]. Algortima XGBoost secara  sederhana  dituliskan  pada  Persamaan  1  sampai  Persamaan  4  sebagai  berikut. Integrasi model pohon dengan metode penjumlahan, diasumsikan jumlah dari K pohon, dan F menggambarkan model pohon dasar, maka :
ŷ 𝑖 =   ∑ 𝑓 𝑘 (𝑥 𝑖 ) 𝐾 𝑘=1 , 𝑓 𝑘 ∈ 𝐹 (1)
Objective function dituliskan :
𝐿 =   ∑ 𝑙(ŷ 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) 𝑖 +   ∑ 𝛺(𝑓 𝑘 ) 𝑘 (2)
Sebagai  keterangan, 𝑙 adalah loss  function yang  menggambarkan error antara  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya. Kemudian 𝛺 adalah fungsi yang digunakan untuk regularization untuk mencegah overfitting , sebagai berikut :
𝛺(𝑓) =  𝛾𝑇 + 1 2 𝜆||𝑤|| 2 (3)
Nilai 𝑇 mewakili jumlah daun per pohon, dan 𝑤 mewakili bobot daun dari setiap pohon. Setelah ekspansi Taylor orde dua dari objective funtion dan perhitungan rinci lainnya, didapatkan information gain dari objective function setelah setiap pemisahan adalah :
𝑔𝑎𝑖𝑛 = 1 2 [ (∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼𝐿 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼𝐿 +𝜆 + (∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼𝑅 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼𝑅 +𝜆 + (∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼 ) 2 ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼 +𝜆 ] −  𝛾 (4)
Keterangan : 𝑔𝑎𝑖𝑛 : Information gain yang dihitung setelah setiap pemisahan dalam proses pembangunan pohon. Information  gain menggambarkan  seberapa  banyak  informasi  yang  diperoleh  dari  suatu pemisahan.
∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼 𝐿 :  Total gradien dari data yang masuk ke node kiri setelah pemisahan. ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼 𝐿 :  Total hessian dari  data  yang  masuk  ke node kiri  setelah  pemisahan. Hessian digunakan untuk menyesuaikan gradien dan memberikan bobot lebih besar pada pengamatan yang lebih signifikan.
∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼 𝑅 :  Total gradien dari data yang masuk ke node kanan setelah pemisahan. ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼 𝑅 :  Total hessian dari data yang masuk ke node kanan setelah pemisahan. ∑ 𝑔 𝑖 𝑖=𝐼 :  Total gradien dari data pada node sebelum pemisahan. ∑ ℎ 𝑖 𝑖=𝐼 :  Total hessian dari data pada node sebelum pemisahan.
𝜆 :  Parameter  regularisasi  yang  digunakan  untuk  mengontrol  kompleksitas  model  dan mencegah overfitting .
𝛾 : Threshold untuk mengontrol pertumbuhan pohon. Pemisahan node hanya akan terjadi jika information gain lebih besar dari nilai threshold 𝛾

## 2.6 Random Forest
Random Forest adalah salah satu algoritma Machine Learning yang paling sering digunakan. Algortima ini pertama kali dipublikasikan dalam [25]. Metode ini menggabungkan beberapa pohon keputusan ( Decision Tree ) yang  dibangun  secara  acak  dan  independen  satu  sama  lain.  Setiap  pohon  keputusan  dalam Random  Forest dibangun  dengan  menggunakan  subset  acak  dari  fitur-fitur  yang  tersedia  dalam  data.  Prediksi  dalam  regresi dilakukan dengan merata-ratakan prediksi dari setiap pohon.
Gambar 2. Alur Random Forest

## 2.7 Model Evaluation
Pengukuran  kinerja  model  yang  dilatih  dapat  menggunakan  metrik  evaluasi  seperti Mean  Absolote Percentage Error (MAPE), Mean Absolote Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE).
1. Mean Absolote Percentage Error (MAPE)
MAPE adalah metrik evaluasi yang mengukur rata-rata dari persentase kesalahan absolut antara nilai aktual dan nilai  ramalan. Semakin rendah nilai  MAPE, semakin tinggi  tingkat  akurasi  model peramalan tersebut [26]. Secara matematis, MAPE dituliskan dalam Persamaan 5.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑚 ∑ | 𝑌 𝑖 −𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 | × 100 𝑚 𝑖=1 (5)
Keterangan : 𝑚 : Jumlah data dalam dataset.
𝑖
: Data ke-i. 𝑋 𝑖 : Prediksi nilai ke- i.
𝑌 𝑖
: Nilai aktual data ke- i
2. Mean Absolote Error (MAE)
MAE adalah metrik evaluasi yang digunakan dalam analisis regresi untuk mengukur kesalahan prediksi dari model  regresi  dalam  skala  yang  sama  dengan  variabel  dependen.  MAE  menghitung  rata-rata  dari  selisih absolut antara nilai prediksi yang dihasilkan oleh model regresi dan nilai aktual dari variabel dependen untuk setiap observasi dalam dataset [27]. Secara matematis, MSE dituliskan dalam Persamaan 6.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑚 ∑ |𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 | 𝑚 𝑖=1 (6)
Keterangan : m : Jumlah data dalam dataset.
𝑖
: Data ke- 𝑖 . 𝑋 𝑖 : Prediksi nilai ke- 𝑖 . 𝑌 𝑖 : Nilai aktual data ke- 𝑖 .
3. Mean Squared Error (MSE)
MSE adalah digunakan untuk mengukur seberapa baik model regresi memprediksi nilai aktual dari variabel dependen. MSE menghitung rata-rata dari kuadrat selisih antara nilai prediksi yang dihasilkan oleh model regresi dan nilai aktual dari variabel dependen untuk setiap observasi dalam dataset [27]. Secara matematis, MSE dituliskan dalam Persamaan 7.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑚 ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (7)
Keterangan : m : Jumlah data dalam dataset . 𝑖 : Data ke- 𝑖 . 𝑋 𝑖 : Prediksi nilai ke- 𝑖 . 𝑌 𝑖 : Nilai aktual data ke- 𝑖 .
4. Root Mean Squared Error (RMSE)
RMSE  adalah  metrik  evaluasi  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  prediksi  dari  model  regresi dalam unit yang sama dengan variabel dependen. RMSE menghitung akar kuadrat dari rata-rata dari kuadrat selisih antara nilai prediksi yang dihasilkan oleh model regresi dan nilai aktual dari variabel dependen untuk setiap observasi dalam dataset [27]. Secara matematis, MSE dituliskan dalam Persamaan 8.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑚 ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (8)
Keterangan : m : Jumlah data dalam dataset. 𝑖 : Data ke- 𝑖 . 𝑋 𝑖 : Prediksi nilai ke- 𝑖 . 𝑌 𝑖 : Nilai aktual data ke- 𝑖 .

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1 Data Preprocessing
Tahap data preprocessing dilakukan dengan langkah – langkah berikut : 1. Menghilanglan outlier data pada fitur kategorikal.
2. Melakukan  pemilihan  fitur  untuk modelling .  Fitur  terdiri  dari  5  atribut  yaitu  jenis  kendaraan,  selisih kilometer, jenis baterai, usia kendaraan, dan karakteristik area. Adapun target  model adalah selisih waktu penggantian dalam satuan hari.
3. Melakukan transformasi data. Untuk fitur kategorikal dilakukan one hot encoding sedangkan fitur numerikal dilakukan scaling dengan standar scaling .
4. Melakukan split data menjadi data train dan data test . Data dibagi dengan rasio 70:30.
3.2 Modelling
Tahap modelling dilakukan  dengan  melatih  model  tunggal XGBoost dan Random  Forest terlebih  dahulu, kemudian  melatih  model ensemble dari  model  tunggal  yang  telah  dibuat.  Pelatihan  model  dilakukan  dengan  kode program berbahasa pemrograman Python. Adapun detail dari setiap model adalah sebagai berikut :
1. XGBoost
Proses pemodelan XGBoost diawali dengan hyperparameter tuning untuk mendapatkan parameter terbaik. Skema hyperparameter tuning dituliskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hyperparameter tuning model XGBoost Parameter Nilai n_estimators [20, 40, 60, 80, … , 180, 200] learning_rate [0,001, 0,01, 0,1] max_depth [None, 3, 4, 5, 6] subsample [0,6, 0,7, 0,8] reg_lambda [0,5, 1, 1,5] gamma [0, 0,1, 0,2] min_child_weight [1, 10, 20, 25] Hasil hyperparameter tuning model XGBoost yang dituliskan pada Tabel 2. Tabel 2. Parameter model XGBoost Parameter Nilai n_estimators 60 learning_rate 0,1 max_depth 6 subsample 0,8 reg_lambda 1 gamma 0 min_child_weight 1 2. Random Forest
Proses pemodelan Random Forest diawali dengan hyperparameter tuning untuk mendapatkan parameter terbaik. Skema hyperparameter tuning dituliskan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hyperparameter tuning model Random Forest Parameter Nilai max_depth [5, 10, 15, 20, … , 45, 50] min_sample_split [None, 2, 3, 4, 5, … , 10, 11] n_estimator [10, 20, 30, 40, … , 190, 200] Hasil hyperparameter tuning model Random Forest dituliskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter model Random Forest Parameter Nilai max_depth 20 min_sample_split 3 n_estimator 160 3. Bagging
Model bagging merupakan kombinasi model XGBoost dan Random Forest yang telah dilatih sebelumnya. Output model bagging adalah rata – rata dari prediksi XGBoost dan Random Forest . 4. Stacking
Model stacking menggunakan prediksi dari model XGBoost dan Random Forest untuk membuat meta-model Linear  Regression .  Proses  pemodelan meta-model diawali  dengan hyperparameter  tuning untuk mendapatkan parameter terbaik. Skema hyperparameter tuning dituliskan pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter model Linear Regression Parameter Nilai learning_rate [0,001, 0,01, 0,1] n_iterations [100, 200, 300, 400, … 1000] scaler ['standard', 'minmax', 'maxabs', 'robust'] Hasil hyperparameter tuning meta-model Linear Regression dituliskan pada Tabel 6. Tabel 6. Parameter model Linear Regression Parameter Nilai learning_rate 0,1 n_iterations 600 scaler maxabs

## 5. Boosting
Model boosting dibangun  dari  hasil  prediksi  model Random  Forest sebelumnya,  kemudian  dilakukan boosting . Parameter model boosting sama dengan parameter XGBoost yang dituliskan pada Tabel 2.

## 3.3 Model Evaluation
Evaluasi performa model dilakukan dengan menggunakan metrik evaluasi. Metrik evaluasi yang digunakan yaitu MAPE, MAE, MSE, dan RMSE. Adapun hasil pengujian dari model yang telah dibuat dituliskan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil evaluasi Model MAPE MAE MSE RMSE XGBoost 11,01 % 41,28 147,433 41,283 Random Forest 11,47 % 45,47 146,633 45,470 Bagging 11,18 % 43,11 145,448 43,116 Stacking 11,86 % 45,53 146,463 45,539 Boosting 10,96 % 38,76 155,388 38,760
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  dapat  dilihat  bahwa  evaluasi  dengan  MSE  menunjukkan  bahwa  model bagging memiliki nilai error terendah yaitu 145,448. Adapun evaluasi berdasarkan MAPE, MAE dan RMSE menunjukkan bahwa  model boosting memiliki  nilai error terendah  yaitu  11.56  %,  43.80  dan  38,760.  Oleh  karena  itu  dapat disimpulkan bahawa model yang dibangun dengan ensemble learning memiliki hasil prediksi yang lebih baik daripada model tunggal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dibangun  dengan ensemble  learning memiliki hasil prediksi  yang lebih baik  daripada model tunggal. Hasil Evaluasi dengan MSE menunjukkan bahwa model bagging memiliki nilai error terendah yaitu 145,448. Adapun evaluasi berdasarkan MAPE, MAE dan RMSE menunjukkan  bahwa  model boosting memiliki  nilai error terendah  yaitu  11.56  %,  43.80  dan  38,760.  Dari  hasil evaluasi  pemodelan  tersebut,  dapat  dilakukan  prediksi  waktu  penggantian  baterai  aki  pada  mobil.  Adapun  saran peneliti  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  untuk  menambah  atribut  prediksi  yang  dapat  memengaruhi  perfoma model, melakukan penambahan dataset , hingga membuat implementasi sistem dalam website atau mobile agar dapat digunakan oleh user.

## REFERENSI
[1] H.  Firdaus,  E.  Rustendi,  and  A.  Herdiana,  “Analisis  Konsumsi  Arus  Listrik  pada  Mobil  Multi  Purpose Vehicle,” J. Ilm.  Teknol. Infomasi Terap. , vol. 8, no. 1, pp. 150–158, 2021, doi: 10.33197/jitter.vol8.iss1.2021.736.
[2] A. F. Fahmi and I. M. Arsana, “Alat Pendeteksi Kerusakan Cell Accu,” J. Rekayasa Mesin , vol. 06, no. 03, pp. 1–7, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal-rekayasa- mesin/article/view/41987
[3] J. R. Balinado, Y. T. Prasetyo, M. N. Young, S. F. Persada, B. A. Miraja, and A. A. N. Perwira Redi, “The Effect of Service Quality on Customer Satisfaction in An automotive After-Aales Aervice,” J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. , vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.3390/joitmc7020116.
[4] I. Prasetyo and I. Saputro, “Perbaikan dan Perawatan Aki Basah,” J. Surya Tek. , vol. 2, no. 2, pp. 16–21, 2018.
[5] S. Y. J. Prasetyo, Y. B. Christianto, and K. D. Hartomo, “Analisis Data Citra Landsat 8 OLI Sebagai Indeks Prediksi  Kekeringan  Menggunakan  Machine  Learning  di  Wilayah  Kabupaten  Boyolali  dan  Purworejo,” Indones. J. Model. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 25–36, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2954
[6] S. Usman, “Predictive Sparepart Maintenance Menggunakan Algoritma Machine Learning Extreme Gradiant Boosting Regressor,” J. Syst. Comput. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 249–258, 2024.
[7] J.  Avanija,  G.  Sunitha,  K.  R.  Madhavi,  P.  Kora,  and  R.  H.  SaiVittal,  “Prediction  of  House  Price  Using XGBoost Regression Algorithm,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 12, no. 2, pp. 2151–2155, 2021, doi: 10.17762/turcomat.v12i2.1870.
[8] D. Borup, B. J. Christensen, N. S. Mühlbach, and M. S. Nielsen, “Targeting Predictors in Random  Forest Regression,” Int. J. Forecast. , vol. 39, no. 2, pp. 841–868, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2022.02.010.
[9] S.  Fachid  and  A.  Triayudi,  “Perbandingan  Algoritma  Regresi  Linier  dan  Regresi  Random  Forest  Dalam Memprediksi  Kasus  Positif  Covid-19,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  68,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3492.
[10] J. M. A. S. Dachi and P. Sitompul, “Analisis Perbandingan Algoritma XGBoost dan Algoritma Random Forest Ensemble Learning pada Klasifikasi Keputusan Kredit,” J. Ris. Rumpun Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam , vol. 2, no. 2, pp. 87–103, 2023, doi: https://doi.org/ 10.55606/jurrimipa.v2i2.1336.
[11] B. Sunarko et al. , “Penerapan Stacking Ensemble Learning untuk Klasifikasi Efek Kesehatan Akibat,” Edu
Komputika J. , vol. 10, no. 1, pp. 55–63, 2023, doi: https://doi.org/10.15294/edukomputika.v10i1.72080.
[12] U. Indahyanti, N. L. Azizah, and H. Setiawan, “Pendekatan Ensemble Learning Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa,” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  160–169,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i2.459.
[13] I. M. Hamdani, A. Karman, N. F. A. H, and A. Hermina, “Edukasi  dan Pelatihan Data Science dan Data Preprocessing,” INTISARI  J.  Inov.  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  19–26,  2024,  doi: 10.58227/intisari.v2i1.125.
[14] F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[15] M. A. Wiratama and W. M. Pradnya, “Optimasi Algoritma Data Mining Menggunakan Backward Elimination untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  1,  2022,  doi: 10.23887/janapati.v11i1.45282.
[16] D. Sartika and I. Saluza, “Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Pada Klasifikasi Status Kredit  Nasabah  Bank  Sumsel  Babel  Cabang  KM  12  Palembang  Menggunakan  Metode  Decision  Tree,” Generic , vol. 14, no. 2, pp. 45–49, 2022, doi: 10.18495/generic.v14i2.130.
[17] H. Tao et al. , “Training and Testing Data Division Influence on Hybrid Machine Learning Model Process: Application of River Flow Forecasting,” Complexity , vol. 2020, pp. 1–22, 2020, doi: 10.1155/2020/8844367.
[18] E.  K.  Sahin,  “Assessing  the  predictive  capability  of  ensemble  tree  methods  for  landslide  susceptibility mapping using XGBoost, gradient boosting machine, and random forest,” SN Appl. Sci. , vol. 2, no. 7, pp. 1– 17, 2020, doi: 10.1007/s42452-020-3060-1.
[19] E.  Mardiani,  N.  Rahmansyah,  S.  Ningsih,  and ...,  “Komparasi  Metode  Knn,  Naive  Bayes,  Decision  Tree, Ensemble, Linear Regression Terhadap Analisis Performa Pelajar Sma,” Innov. J. … , vol. 3, no. 2, pp. 13880– 13892, 2023, [Online]. Available: http://j-innovative.org/index.php/Innovative/article/view/1949%0Ahttp://j- innovative.org/index.php/Innovative/article/download/1949/1468
[20] S. Choi and J. Hur, “An Ensemble Learner-Based Bagging Model Using Past Output Data for Photovoltaic Forecasting,” Energies , vol. 13, no. 6, 2020, doi: 10.3390/en13061438.
[21] M. Liang et al. , “A Stacking Ensemble Learning Framework for Genomic Prediction,” Front. Genet. , vol. 12, no. March, pp. 1–9, 2021, doi: 10.3389/fgene.2021.600040.
[22] S. C. Pal et al. , “Ensemble of machine-learning methods for predicting gully erosion susceptibility,” Remote Sens. , vol. 12, no. 22, pp. 1–25, 2020, doi: 10.3390/rs12223675.
[23] T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System,” Proc. ACM  SIGKDD  Int.  Conf. Knowl. Discov. Data Min. , vol. 13-17-Augu, pp. 785–794, 2016, doi: 10.1145/2939672.2939785.
[24] W. Li, Y. Yin, X. Quan, and H. Zhang, “Gene Expression Value Prediction Based on XGBoost Algorithm,” Front. Genet. , vol. 10, no. November, pp. 1–7, 2019, doi: 10.3389/fgene.2019.01077.
[25] L.  Breiman,  “Random  Forests,” Mach.  Learn.  45 ,  vol.  5,  no.  32,  pp.  5–32,  2001,  doi: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.
[26] E. Vivas, H. Allende-Cid, and R. Salas, “A Systematic Review of Statistical and Machine Learning Methods for Electrical Power Forecasting with Reported MAPE Score,” Entropy , vol. 22, no. 12, pp. 1–24, 2020, doi: 10.3390/e22121412.
[27] D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, pp. 1–24, 2021, doi: 10.7717/PEERJ-CS.623.