http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika
PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDEKATAN POLINOMIAL LOKAL PADA BEBAN LISTRIK DI KOTA SEMARANG
Suparti 1 , Alan Prahutama 2 1,2 Departemen Statistika, Universitas Diponegoro
e-mail : suparti702@gmail.com
DOI: 10.14710/medstat.9.2.85-93

## Abstract
Semarang is the provincial capital of Central Java, with infrastructure and economic’s growth was high. The phenomenon of power outages that occurred in Semarang, certainly disrupted economic development in Semarang. Large electrical energy consumed by industrial-scale consumers and households in the San Francisco area, monitored or recorded automatically and presented into a historical data load power consumption. Therefore, this study modeling the load power consumption at a time when not influenced by the use of electrical load (t-1)- th . Modeling using nonparametric regression approach with Local polynomial. In this study, the kernel used is a Gaussian kernel. In local polynomial modeling, determined optimum bandwidth. One of the optimum bandwidth determination using the Generalized Cross Validation (GCV). GCV values obtained amounted to 1425.726 with a minimum bandwidth of 394. Modelling generate local polynomial of order 2 with MSE value of 1408.672 .
Keywords : electrical load, local polinomial, gaussian kernel, GCV.

## 1. PENDAHULUAN
Semarang merupakan ibu kota provinsi Jawa Tengah, dengan infrastruktur dan pertumbuhan ekomi yang tinggi. Fenomena pemadaman listrik yang terjadi di Semarang, tentunya mengganggu perkembangan ekonomi yang ada di Semarang. Hal ini dikarenakan investor enggan untuk berinvestasi di kota Semarang dikarenakan sering terjadi pemadaman listrik. Oleh karena itu, Kota Semarang harus memiliki suplai daya yang memadai untuk memenuhi kebutuhan energi listrik di areanya. Besar energi listrik yang dikonsumsi oleh konsumen skala industri maupun rumah tangga di area Semarang, terpantau atau tercatat secara otomatis dan tersaji menjadi data historis beban pemakaian listrik harian per 30 menit selama 24 jam ataupun menjadi data beban puncak pemakaian listrik.
Menurut Mujiman dan Priyosusilo (2012), data beban puncak listrik adalah data beban pemakaian energi listrik maksimal yang tercatat berdasarkan waktu yaitu, harian, mingguan, maupun bulanan. Beban puncak ini biasanya terjadi pada pukul 10.00 dan 19.00. Beban puncak terjadi ketika kebutuhan listrik konsumen menanjak ke titik yang paling tinggi di satu waktu tertentu, baik dalam rentang waktu jam, hari, minggu, bulan, hingga tahun. Pemodelan beban listrik diperlukan sebagai dasar untuk prediksi nilai beban listrik di kota Semarang.
Salah satu analisis statistika yang digunakan untuk pemodelan adalah analisis regresi. Analisis regresi merupakan analisis hubungan antara variabel variabel respon (Y) dengan prediktor (X). Pendekatan regresi dibedakan menjadi dua yaitu pendekatan secara parametrik dan pendekatan nonparametrik. Pendekatan parametrik merupakan pemodelan regresi yang terikat dengan asumsi-asumsi dalam regresi. Asumsi-asumsi tersebut antara lain multikolinieritas, residual normalitas, homokedastisitas residual, dan nonautokorelasi. Sedangkan pendekatan regresi nonparametrik tidak ada asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam pemodelan. Regresi parametrik dilakukan apabila bentuk kurva regresinya diketahui. Sedangkan regresi nonparametrik dilakukan jika bentuk kurva regresinya tidak diketahui. Regresi semiparametrik digunakan jika sebagian bentuk kurva regresinya tidak diketahui sedangkan yang sebagian  lainnya diketahui. Kurva regresi nonparametrik diasumsikan smooth (mulus/halus) yang termuat dalam suatu ruang fungsi tertentu misalnya ruang sobolev (Eubank et al , 2004).  Pada prosedur regresi nonparamterik, data akan mencari sendiri bentuk kurva regresinya tanpa dipengaruhi oleh subjektivitas peneliti. Beberapa model regresi nonparametrik yang telah dikembangkan antara lain Penalized Spline (Kadiri et al , 2010), Smoothing Spline (Eubank et al , 2004), Regresi Spline Multirespon (Lestari et al , 2010), Regresi Menggunakan Kernel (Hu et al , 2004), Kernel of Smoothing Spline (Lin et al , 2004) dan Polinomial Lokal (Wu dan Zhang, 2006)
Polinomial  lokal mempunyai beberapa kelebihan antara lain dapat mengurangi asimtotik bias dan menghasilkan estimasi yang baik (Welsh dan Yee, 2005). Estimasi Polinomial Lokal dapat menggunakan WLS ( Weighted Least Square ) dengan cara meminimumkannya (Takezawa, 2006). Dalam regresi polinomial lokal tingkat kemulusan fungsinya ditentukan bandwidthnya. Penentuan bandwidth optimal dapat menggunakan metode GCV ( Generalized Cross Validation ) (Wu dan Zhang, 2006). Pada penelitian ini akan dimodelkan beban listrik di Kota Semarang menggunakan model Polinomial Lokal. Pemodelan ini nantinya diharapkan bisa digunakan untuk peramalan beban listrik di Kota Semarang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.  Estimator Kernel
Salah satu metode estimasi  pada  polinomial  lokal adalah menggunakan WLS (W eighted Least Square ) sehingga diperlukan pembobotan. Salah satu pembobotan yang digunakan untuk mendapatkan estimasi adalah Fungsi Kernel (Eubank, 1988). Fungsi Kernel K dengan bandwidth h didefinisikan sebagai berikut:
( )       = h x K h x K h 1 ; ∞ < < ∞ − x dan 0. h > (1)
Sifat-sifat dari fungsi kernel adalah sebagai berikut:
1. ( ) 0 ≥ x K untuk semua x
2. ( ) 1 = ∫ ∞ ∞ − dx x K 3. ( ) 0 = ∫ ∞
∞ − dx x xK 4. ( ) 0 2 2 > = ∫ ∞ ∞ − σ dx x K x
Sedangkan menurut Hardle (1990) terdapat beberapa jenis fungsi Kernel:
1. Kernel Uniform : ( ) 1 ; 2 K x = ( ) 1 I x <
2. Kernel Segitga
: ( ) ( ) 1 ; K x x = − ( ) 1 I x <
3. Kernel Eparichnikov  : ( ) ( ) 2 3 1 ; 4 K x x = − ( ) 1 I x <
4. Kernel Kuadrat
: ( ) ( ) 2 2 15 1 ; 16 K x x = − ( ) 1 I x <
5. Kernel Twiweight
: ( ) ( ) 3 2 35 1 ; 32 K x x = − ( ) 1 I x <
6. Kernel Cosinus : ( ) cos ; 4 2
K x x π π   =     ( )
1 I x <
7. Kernel Gaussian : ( ) ( )       − = 2 2 1 exp 2 1 x x K π

## 2.2.  Polinomial Lokal
Model regresi nonparametrik  dapat dinyatakan sebagai berikut:
( ) i i i y x e η = + , 1, 2,..., i n = (2)
dimana ( ) i x η adalah fungsi yang tidak diketahui bentuknya  dengan prediktor x i dan i e adalah  residual pengamatan ke -i .  Salah satu pemodelan regresi nonparametrik menggunakan polinomial lokal. Pada dasarnya pemodelan polinomial lokal menggunakan prinsip  deret Taylor, yang menyatakan bahwa setiap fungsi mulus dapat secara lokal didekati dengan polinomial dari beberapa derajat. Misalkan 0 x merupakan titik awal yang ditentukan dimana fungsi η akan diestimasi dengan estimator Kernel. Melalui deret Taylor,  ( ) i x η pada persamaan (2) dapat didekati secara lokal oleh polinomial berderajat p sebagai berikut (Wu dan Zhang, 2006):
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1) ( ) 0 0 0 0 0 ! p p i i i x x x x x x x x p η η η η ≈ + − + + −  (3)
Misalkan ( ) 0 0 ( ) ( ) / !, r r x x r β η = p r ,..., 2 , 1 , 0 = , maka persamaan (3) dapat ditulis menjadi:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 0 0 1 0 0 0 p i i i p x x x x x x x x η β β β ≈ + − + + −  (4)
Dari persamaan (4), dapat dinyatakan sebagai berikut :
( ) i x = η Xβ
(5)
dengan 2 2 1 0 1 0 1 0 2 2 2 0 2 0 2 0 2 2 0 0 0 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) n n n x x x x x x x x x x x x
x x x x x x   − − −   − − −   =    
− − −  
  X         [ ] 1 2 ( ) ( ) ( ) ( ) T i n x x x x η η η = η  dan 0 0 1 0 0 ( ) ( ) ( ) T p x x x β β β   =   β 
Untuk mendapatkan estimator ˆ β dilakukan dengan meminimumkan kriteria Weighted Least Square (WLS) sebagai berikut:
( ) 2 0 1 ( ) n i i h i i y x K x x β = − − ∑ . (6)
0 0 (( ) / ) ( ) i h i K x x h K x x h − − = dengan K merupakan fungsi kernel  dan h adalah sebuah bandwidth , sehingga kriteria WLS dapat ditulis sebagai berikut:
( ) ( ) T h y - X β K y - Xβ
(7)
dimana 1 0 0 ( ( ), , ( )) h h n diag K x x K x x = − − h K  , sehingga estimasi untuk ˆ β diberikan oleh:
( ) ˆ -1 T T h h β = X K X X K y (Wu dan Zhang, 2006).
Hal yang harus diperhatikan dalam polinomial lokal. Pemilihan parameter bandwidth h memiliki peran penting dalam melakukan estimasi. Pemilihan bandwidth yang terlalu besar mengakibatkan plot hasil estimasi model akan menjauhi plot data awal sehingga menjadi sangat halus ( oversmoothing ). Ketika bandwidth terlalu besar maka bias pemodelannya akan besar dan keragaman akan kecil. Pemilihan bandwidth yang terlalu kecil mengakibatkan plot hasil estimasi model yang berliuk-liuk ( undersmoothing ). Ketika bandwidth terlalu kecil maka bias pemodelannya akan kecil dan keragaman akan besar. Oleh karena itu, harus dicari bandwidth yang optimal untuk menyeimbangkan bias dan keragaman agar diperoleh estimasi yang baik. Selain itu, pemilihan derajat pada polinomial lokal juga harus diperhatikan dimana derajat yang besar akan mengurangi bias pemodelan, tetapi akan menyebabkan keragaman yang besar.

## 2.3.  Generalized Cross Validation (GCV)
Salah satu cara menentukan bandwidth yang optimal dengan menggunakan metode GCV ( Generalized Cross Validation) . Fungsi GCV diberikan sebagai berikut:
( ) ( ) [ ] 2 1 ( ) MSE h GCV h tr h n =       I - A dengan ( ) ( ) 2 2 1 1 ˆ i i i MSE h y y n = = − ∑ , dan ( ) h A diperoleh dari hubungan ˆ ( ) h y = A y sehingga nilai ( ) ( ) h -1 T T h h A = X K X X K
Nilai GCV terkecil akan memberikan nilai bandwidth h yang optimal.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data beban listrik di kota Semarang dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2015. Pada penelitian ini data dibagi menjadi dua bagian  yaitu data training dan data testing. Data training dari Januari 2014 sampai dengan November 2014, sedangkan data testing adalah pada bulan Desember 2014. Variabel respon pada penelitian ini adalah penggunaan beban listrik pada waktu ke- t (Y t ), sedangkan variabel prediktor adalah penggunaan beban listri pada waktu ke- (t-1) atau Y t -1 . Fungsi kernel yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi kernel Gaussian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Statistika Deskriptif
Berdasarkan Gambar 1, terlihat bahwa beban listrik di kota Semarang dari Januari- November 2014 menyebar secara acak. Terlihat juga beberapa kejadian berada pada batas interval tertentu.
0 100 200 300 450 500 550 600 650 700 Waktu (i) B eban Li st rik
Gambar 1. Plot Data Beban Listrik Kota Semarang Tahun 2014
Statistika deskriptif beban listrik di Kota Semarang dari Januari-November 2014 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Statistika Deskriptif Data Beban Listrik di Kota Semarang Januari-November 2014
Minimum Maksimum Rata-Rata Median Variansi 414.9 695.4 616.7 628.6 2678.246
Data beban listrik Kota Semarang pada tahun 2014  mempunyai nilai minimum sebesar 414.9 dan nilai maksimum 695.4 dengan rata-rata 616.7  dan varian 2678.246. Data minimum terjadi pada tanggal 28 Juli dan data maksimum terjadi pada tanggal 4 November.

## 4.2. Pemodelan Beban Listrik di Kota Semarang Menggunakan Polinomial Lokal
Dalam regresi polinomial lokal, pemilihan bandwidth sangat penting untuk diperhatikan. Bandwidth menjadi salah satu faktor yang paling utama dalam penentuan estimasi parameter di regresi polinomial lokal. Selain bandwidth , titik lokal ( x 0 ) dan orde polinomial  juga merupakan hal yang penting. Metode yang digunakan dalam menentukan nilai optimal tersebut yaitu dengan Generalized Cross Validation (GCV). Untuk mendapatkan nilai x 0 yang optimal, dilakukan dengan trial – error dari sekumpulan nilai x 0 yang terdapat dalam interval tertentu yang dicobakan. Karena data minimun 414.9 dan data maksimum 695.4  maka nilai x 0 dicobakan pada interval 415 sampai dengan 695.
Sedangkan h dicoba-coba mulai dari 1 sampai diperoleh nilai optimal dan orde polinomial dicoba orde 2,3,4,5 dan 6.  Sehingga estimasi polinomial lokal yang optimal merupakan kombinasi antara bandwidth , titik lokal ( x 0 )  dan orde polinomial lokal. Setelah dilakukan beberapa trial dan error diperoleh GCV minimum terletak pada polinomial orde 2. Ada beberapa nilai X 0 dan h yang mempunyai GCV minimum. Namun peneliti memilih h terkecil dengan GCV minimum sebesar 1425.746  yaitu jatuh pada  nilai x 0 = 415  dan h = 394.
Secara umum model polinomial lokal orde 2 adalah:
0 1 0 ˆ ˆ ˆ ( ) i i y X x β β = + −
Tabel 2. Hasil Estimasi Pemodelan menggunakan Polinomial Lokal Orde 2 (Linier)
Variabel
Hasil Estimasi
0 ˆ β 486.28 1 ˆ β 0.653 0 x
415
Berdasarkan Tabel 2, model polinomial yang terbentuk adalah:
ˆ 486.28 0.653( 415) i i y X = + −
Gambar plot data modifikasi dan estimasinya disajikan dalam Gambar 2. Setelah data dikembalikan dalam bentuk aslinya dan nilai estimasinya disajikan dalam Gambar 3.
450 500 550 600 650 700 450 500 550 600 650 700 450 500 550 600 650 700 450 500 550 600 650 700 Beban Listrik ke i-1 B eban Li st rik k e i
Gambar 2 . Estimasi Model Data Modifikasi
0 50 100 150 200 250 300 450 500 550 600 650 700 0 50 100 150 200 250 300 450 500 550 600 650 700 Waktu ke i Inf las i k e i
Gambar 3. Estimasi Model Data Asli
Berdasarkan Gambar 3  dapat dilihat bahwa model polinomial lokal yang terpilih memiliki kemampuan yang cukup bagus dalam mengestimasi kurva regresi data aktual. Data hasil estimasi mengikuti pergerakan data aktual namun cenderung kurang fit. Namun, kemampuan yang cukup bagus dalam pemodelan belum bisa menjamin bahwa regresi polinomial lokal bagus ketika digunakan peramalan. Oleh karena itu, model perlu dicobakan pada data out sampel pada  bulan Desember 2014.
Untuk melihat apakah model polinomial lokal orde 2 dengan bandwidth 394 dan titik lokal 215 bagus digunakan untuk peramalan, maka model tersebut perlu dicobakan terhadap data out sampel Bulan Desember  dan dihitung MAPE nya.
0 5 10 15 20 25 30 450 500 550 600 650 0 5 10 15 20 25 30 450 500 550 600 650 Bulan Desember B eban Li s tr ik Gambar 4 . Data Aktual dan Data Prediksi Out Sampel
Tabel 3. Perbandingan Data Aktual Out Sampel dengan Data Estimasi Out Sampel
Model Polinomial Lokal Tanggal Data Aktual Out Sampel Data Estimasi Out Sampel Tanggal Data Aktual Out Sampel Data Estimasi Out Sampel 2 Desember 634.5886 635.9049 17 Desember 632.1266 623.2457 3 Desember 628.0057 629.6593 18 Desember 637.9046 628.0518 4 Desember 637.7018 625.3611 19 Desember 645.5569 631.8245 5 Desember 623.8896 631.6920 20 Desember 587.7743 636.8209 6 Desember 592.7005 622.6735 21 Desember 611.6911 599.0925 7 Desember 440.4632 602.3090 22 Desember 635.608 614.7087 8 Desember 590.7902 502.9074 23 Desember 629.386 630.3249 9 Desember 607.5718 601.0617 24 Desember 601.5433 626.2623 10 Desember 579.3455 612.0190 25 Desember 539.1744 608.0828 11 Desember 584.0842 593.5890 26 Desember 588.9178 567.3597 12 Desember 564.6017 596.6831 27 Desember 540.9547 599.8391 13 Desember 531.9338 583.9622 28 Desember 540.2697 568.5222 14 Desember 423.7644 562.6321 29 Desember 597.4321 568.0749 15 Desember 663.3461 492.0041 30 Desember 574.2065 605.3984 16 Desember 624.7659 648.4362 31 Desember 530.8385 590.2335
Dari data out  sampel dan estimasinya diperoleh  nilai MAPE sebesar 7.47 % yang mengindikasikan model mempunyai kinerja yang sangat bagus.

## 5. KESIMPULAN
Pemodelan  beban listrik di Kota Semarang menggunakan pendekatan polinomial lokal dengan fungsi kernel Gaussian didapat bandwidth optimal sebesar 394. Model tersebut menghasilkan nilai MSE model dengan data in  sample sebesar 1408.672 dengan orde optimum polinomial lokalnya adalah orde 2 (linier). Pada data out  sample menghasilkan nilai estimasi dengan MAPE yang hanya 7.47%.

## PENGHARGAAN
Pada penelitian ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada DRPM Kemenristek Dikti sebagai pemberi dana dalam skema penelitian Fundamental yang didanai pada tahun 2016. Penulis juga ingin berterima kasih kepada Departemen Statistika Universitas Diponegoro Semarang.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Eubank, R.L, 1988, Nonparametric Regression and Spline Smoothing ,  second edition, Marcell dekker, Inc., New York.
Eubank,  R.L., Huang, C., Maldonado, Y.M., Wang, N., Wang, S., dan  Buchanan, R.J., 2004,  Smoothing Spline Estimation in Varying-Coefficient Models, J. R. Statist. Soc ., 66, Part 3, pp. 653-667.
Hardle, W, 1990, Applied Nonparametric Regression , Cambridge University, New York.
Hu, Z., Wang, N., dan  Carroll, R.J.,  2004,  Profile Kernel Versus Backfitting In The Partially Linier Models For Longitudinal Or Clustered Data, Biometrika , Vol. 91, No. 2, pp. 251-262.
Kadiri, M. Al., Carroll R.J. dan Wand, M.P., 2010, Marginal Longitudinal Semiparametric Regression Via Penalized Spline, Statistics and Probabbility Letters , 80, pp.  1242- 1252.
Lestari,  B., Budiantara, I.N., Sunaryo, S., dan  Mashuri, M.,  2010,  Spline Estimator in Multi-Response Nonparametric Regression Model with  Unequal Correlation of Errors, Journal of Mathematics and Statistics , Vol. 6, No. 3, hal. 327-332.
Lin, X., Wang, N., Wels, A.H., dan Carroll, R.J., 2004, Equivalent Kernels Of Smoothing Splines In Nonparametrics Regression For Clustered/Longitudinal Data, Biometrika , Vol. 91, No. 1, pp. 177-193.
Mujiman dan Priyosusilo, L.,  2012, Permodelan  Beban  Puncak  Gardu Induk Waters dengan Program Aplikasi Microsoft Excel ,  Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi (SNAST) Periode III, Yogyakarta.
Takezawa, K.,  2006. Introduction to Nonparametric Regression ,  John Wiley &  Sons Inc.,New Jersey.
Welsh, A.H dan Yee, T.Y. 2005, Local Regression for Vector Responses, Journal of Statistical Planning and Inference, Vol. 136, hal. 3007-3031.
Wu, H. dan Zhang, J.T., 2006, Nonparametric Regression Methods for Longitudinal Data Analysis , A John-Wiley and Sons Inc. Publication, New Jersey.