Implementasi Algoritma Xgboost Untuk Prediksi Produksi Energi Listrik Berbasis Web Pada PT Geo Dipa Energi Unit Dieng - Abdur Rais; Hidayatus Sibyan; M. Alif Muwafiq Baihaqy (Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology, 2026)
PT Geo Dipa Energi Unit Dieng merupakan salah satu operator Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi (PLTP) di kawasan Dieng, Kabupaten Wonosobo, yang menghadapi tantangan dalam memantau dan memprediksi produksi energi listrik secara akurat. Penelitian ini membangun sistem informasi berbasis web yang mengintegrasikan algoritma XGBoost untuk memprediksi volume produksi energi listrik berdasarkan empat variabel teknis operasional: laju alir uap (Flow), tekanan masuk turbin (Pressure Inlet), suhu masuk turbin (Temperature Inlet), dan tekanan vakum kondensor (Pressure Vacuum). Dataset mencakup 2.682 baris data historis PLTP Dieng periode Juli 2024 - Juni 2025. Hasil evaluasi menunjukkan MAE 0,6993 MW, RMSE 1,8006 MW, dan MAPE 2,87% pada data uji, di bawah ambang batas kelayakan 5%. Analisis feature importance menunjukkan Pressure Inlet (47,80%) dan Temperature Inlet (33,58%) sebagai variabel paling dominan. Sistem berbasis web berhasil mengintegrasikan model XGBoost ke dalam antarmuka responsif dengan fitur input data, visualisasi prediksi real-time, dan ekspor laporan.