Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Prediksi dan Optimasi Performa Operasional PLTS berbasis Data LV dan MV dengan Random Forest Arkan, Adhitiya Dwi; Dhika, Harry; Lestari, Iis Dewi
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 7 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengembangkan model prediksi performa Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) menggunakan algoritma Random Forest dengan optimasi Bayesian. Dataset berasal dari data teknis Low Voltage (LV) dan Medium Voltage (MV) PLTS periode September 2024 milik PT Pertamina Power Indonesia. Tahapan meliputi pra-pemrosesan, seleksi fitur, pelatihan, dan evaluasi model menggunakan MAE, RMSE, dan R². Hasil menunjukkan Random Forest memberikan performa terbaik dengan MAE 8,09 kW, RMSE 31,16 kW, dan R² 0,985, mengungguli LightGBM dan XGBoost pada dataset yang sama. Model diimplementasikan ke dalam sistem web berbasis Django untuk prediksi real-time, dilengkapi interpretasi hasil, visualisasi, serta ekspor laporan PDF dan Excel. Sistem ini mendukung pemantauan kinerja PLTS yang efisien dan pengambilan keputusan berbasis data.