Analisis Pemodelan Efisiensi Solar Cell Tipe Polikristallin Menggunakan Algoritma Random Forest

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan efisiensi solar cell tipe polikristalin menggunakan algoritma Random Forest berbasis data teknis dari platform Kaggle. Parameter yang dianalisis meliputi tegangan, arus, daya, efisiensi daya, dan panel power. Data diproses melalui imputasi nilai hilang dan normalisasi menggunakan Python. Model dievaluasi menggunakan 10-Fold Cross Validation dengan metrik koefisien determinasi (R²), MAE, RMSE, RAE, dan RRSE. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai nilai R² sebesar 0,8554, MAE sebesar 38,40, dan RMSE sebesar 1029,72, menandakan prediksi yang akurat. Analisis residual menunjukkan distribusi error acak dan simetris, tanpa indikasi bias sistematis. Fitur yang paling berkontribusi terhadap prediksi daya adalah Power Efficiency, Panel Power, Voltage, dan Current. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest efektif untuk pemodelan efisiensi solar cell dan dapat diterapkan dalam sistem monitoring energi surya.
Kata kunci: Solar Cell Polikristalin, Random Forest, Efisiensi Daya, Machine Learning, Python