Random Forest Regression Untuk Prediksi Produksi Daya Pembangkit Listrik Tenaga Surya - Raharjo, Agus Budi; Ardianto, Ardianto; Purwitasari, Diana (BRILIANT: Jurnal Riset dan Konseptual, 2022)
Pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) menjadi solusi yang paling popular dan diterapkan dibanyak negara. Namun 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. Penelitian ini mengajukan metode prediksi produksi daya dengan pra-proses data, penerapan model regresi, serta penentuan skenario uji coba. 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%.