Estimasi Kecepatan Reaksi Elektrolisis berdasarkan Energi Listrik dari Sumber Energi Terbarukan dengan Estimator Extreme Learning Machine

Abstract

Indonesia memiliki potensi yang sangat besar untuk mengembangkan energi baru terbarukan karena kaya akan sumber daya alam yang berkelanjutan seperti air. Air dapat dimanfaatkan sebagai penggerak generator dari PLTA dan juga dapat menghasilkan zat hidrogen untuk di manfaatkan sebagai sumber energi panas dan listrik. Hidrogen menjadi sumber yang dapat menggantikan bahan yang mengandung hidrokarbon. Perkembangan teknologi yang pesat pada era ini memungkinkan teknologi machine learning dapat dimanfaatkan untuk melakukan estimasi kecepatan produksi hidrogen melalui proses elektrolisis air. Algoritma yang digunakan untuk membangun model machine learning adalah Extreme Learning Machine karena pemrosesan data yang relatif cepat dan hasil yang didapatkan juga akurat. Proses pembangunan model menggunakan pembagian data sebesar 30% untuk data uji, 70% untuk data latih dan menggunakan parameter 40 hidden neuron, inisialisasi bobot random antara -1 sampai 1, dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner sehingga menndapatkan hasil nilai R2 sebesar 0.995, untuk RMSE 23.29, dan MAE sebesar 17.061