## SISTEM PREDIKSI PENGGUNAAN LISTRIK PELANGGAN DI PT.PLN (P ERSERO ) RAYON LAMONGAN AREA BOJONEGORO DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (BROWN)
( Prediction System Of Customer Electricity Use In PT. Pln (Persero) Rayon Lamongan Area Bojonegoro Using Triple Exponential Methods Smoothing (Brown))

## Maslucha
Prodi. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Lamongan Jl. Raya Plalangan, Plosowahyu, Lamongan, Lamongan 62218
Email : mbakmaslucha@gmail.com
Abstract Electricity  is  one  of  the  means  of  fulfilling  the needs  of  human  life  which  is  very  important  in  this  era. Excessive  use  of  electricity  will  have  an  impact  on  the  high use of electricity kWh. The process of recording kWh on the customer  meter  is  carried  out  by  officers  from  PLN  who routinely visit the customer's homes once a month. The meter recording  clerk  cannot  record  when  the  customer's  house cannot  be  reached  resulting  in  empty  customer  kWh  data. Prediction  System  Using  Electricity  Customers  at  PT.  PLN Lamongan aims to determine the amount of electricity usage kWh of the customer for the next period. This research uses the  Triple  Exponential  Smoothing  method  (Brown).  The calculation  is  done  on  10  different  customers  with  24  data, namely the use of electric kWh per period from January 2015 to December 2016 with 9 different alpha values, namely alpha 0.1 - 0.9 and uses a reference of 3 months, 6 months and 12 months before. Prediction results will be compared with the actual  data  of  kWh  to  determine  the  failure  value  or  error value  in  predictions  using  mean  absolute  deviaton  (MAD) and mean absolute percentage error (MAPE). From the third average  forecasting  test  analysis,  it  produces  an  average MAPE value of 3 months reference with an average value of 2.922%, 6 months reference with an average value of 3.092% and a 12-month reference with an average value of 4.175%. The  smallest  MAPE,  which  is  a  test  using  a  6-month reference, produces a value of 1.886% with alpha 0.1.
Key  word  :  Triple  Exponential  Smoothing  (Brown),  Mean Absolute Deviation, Mean Absolut percentage Error .

## I. P ENDAHULUAN
PT. PLN (Persero) Rayon Lamongan Area Bojonegoro merupakan  salah  satu  PT.  PLN  Distribusi  Jawa  Timur yang  bertugas  menyediakan  tenaga  listrik  di  area Lamongan  meliputi  pembangkitan  (generator),  transmisi, distribusi  dan  penjualan  tenaga  listrik  kepada  konsumen. Listrik  merupakan salah satu alat pemenuhan kebutuhan hidup  manusia  yang  sangat  penting  pada era ini  karena hampir sebagian besar mesin-mesin yang digunakan oleh manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari  menggunakan energi  listrik.  Penggunaan  energi  listrik  di  rumah  tangga
dalam  kehidupan  sehari-hari  untuk  peralatan  elektronik alat  rumah  tangga.  Penggunaan  listrik  yang  berlebihan tentu  akan  berdampak  pada  tingginya  penggunaan  kWh listrik. Hal tersebut dapat merugikan pengguna itu sendiri karena  tingginya  penggunaan  kWh  listrik  dapat mengakibatkan tagihan beban biaya listrik semakin besar pula.
Proses  pencatatan  kWh  pada  meteran  pelanggan dilakukan oleh petugas dari PLN secara rutin mendatangi rumah-rumah  pelanggan  setiap  akhir  bulan  sekali  dalam sebulan.  Permasalahan  yang  dialami  oleh  petugas  pada saat  melakukan  pencatatan  meteran  ditemui  beberapa kendala, seperti rumah pelanggan yang kosong dan pagar terkunci.  Akibatnya  petugas  tidak  dapat  mengetahui penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  pada  bulan  tersebut. Untuk  mengatasi  masalah  itu  petugas  pencatat  meteran mengambil  hasil  penggunaan  rata-rata  dari  penggunaan listrik  beberapa  bulan  sebelumnya  untuk  tagihan  bulan berikutnya. Solusi pengambilan rata-rata dalam mengetahui  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  dirasa kurang tepat karena jika salah dalam menentukan tagihan dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  pihak  PLN  atau pelanggan PLN.
Diperlukan suatu alat yang dapat membantu memutuskan  dalam  menentukan  penggunaan  kWh  listrik pelanggan  kedepannya  berdasarkan  data  pengguna  kWh listrik  pelanggan  beberapa  bulan  sebelumnya.  Sistem prediksi  yang  akan  dikembangkan  dalam  penelitihan  ini, menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing (Brown) .  Metode  ini  sebagaimana  halnya  dengan pemulusan  eksponensial  liniear  yang  dapat  digunakan untuk  meramalkan  data  dengan  suatu  pola  trend  dasar, bentuk  pemulusan  yang  lebih  tinggi  ini  dapat  digunakan bila dasar pola datanya adalah kuadratik, kubik, atau orde yang  lebih  tinggi.  Maka  dari  itu,  penulis  melakukan penelitihan  yang  berjudul  “Sistem  Prediksi  Penggunaan Listrik Pelanggan di PT PLN (Persero) Rayon Lamongan
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
Area  Bojonegoro  dengan  Metode Triple  Exponential Smoothing (Brown) ”.
Sistem  prediksi  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan diharapkan  dapat  membantu  petugas  pencatat  meteran dalam  menentukan  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan yang  ksosong.  Selain  untuk  petugas  pencatat  meteran, sistem yang akan dibuat juga diharapkan dapat membantu pelanggan PLN Lamongan untuk mengetahui penggunaan kWh listrik rumahnya pada periode selanjutnya. Sehingga dengan  hasil  prediksi  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan dapat  mengatur  penggunaan  listrik  rumahnya  dengan bijak.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Pengertian Peramalan (Forecasting)
Peramalan (forecasting) diperlukan untuk menetapkan patokan  dalam  membuat  rencana.  Tanpa  adanya  patokan (dasar),  tidak  mungkin  rencana  bisa  dibuat.  Ramalan penjualan diperlukan untuk  menentukan jumlah produksi baik  jasa  maupun  barang  yang  harus  dipersiapkan. Peramalan  dapat  dilakukan  secara  kuantitatif  dan kualitatif.  Pengukuran  secara  kuantitatif  yaitu  dengan mengguanakan  metode  statistik  sedangkan  pengukuran secara  kualitatif  yaitu  dengan  berdasarkan  pendapat. Berdasarkan  uraian  tersebut  peramalan  dikenal  dengan istilah prakiraan dan prediksi.
Untuk lebih   memahami definisi mengenai peramalan,  penulis  mengemukakan  beberapa  pendapat para  ahli,  yaitu:  Pengertian  prediksi  menurut  Eddy Herjanto  (2008  :  78)  mendefinisikan  :  “prediksi  adalah proses  peramalan    di  masa  datang  dengan  lebih mendasarkan  pada  pertimbangan  intuisi,  dalam  prediksi juga  sering  digunakan  data  kuantitatif  sebagai  pelengkap informasi  dalam  melakukan  peramalan”.  Sedangkan “prakiraan  didefinisikan  sebagai  proses  peramalan (kejadian)  di  masa  datang  dengan  berdasarkan  data variabel di masa sebelumnya.”
Dari uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan  antara  peramalan  dan  prediksi.  Peramalan dilakukan perusahaan bilamana kondisi perusahaan sudah berjalan sebagaimana mestinya atau proses produksi telah berjalan  sehingga  terdapat  data  masa  lalu  yang  dijadikan dasar  untuk  melakukan  prakiraan.  Sedangkan  prediksi dilakukan bila proses produksi baru akan berjalan, dalam hal ini perusahaan belum mempunyai data masa lalu untuk dijadikan  dasar  untuk  membuat  suatu  prakiraan. Sedangkan  pengertian  peramalan  menurut  Roger  G. Scroeder  (2003  :  205)  mendefinisikan  : “Forecasting  is the art and science of prodicting future events “ . Artinya :  “Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  dalam  memprediksi kejadian di masa yang akan datang.”
Sejalan  dengan  itu  menurut  Jay  Heizer  dan  Barry Rounder yang telah diterjemahkan  “Peramalan adalah seni dan  ilmu  dalam  memprediksi  kejadian  masa  yang  akan datang  dengan  menggunakan  data  masa  lalu  dalam menentukan  kejadian  yang  akan  datang  dengan pendekatan matematis.” Dari uraian yang telah dipaparkan penulis  maka  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwa
peramalan  adalah  ilmu  atau  seni  yang  digunakan  sebuah manajemen  dalam  memprediksi  kejadian  di  masa  yang akan  datang  dengan  menggunakan  data  masa  lalu  yang diolah menggunakan metode-metode tertentu.

## B. Triple Exponential Smoothing: Metode Kuadratik Satu-Parameter Dari  Brown
Metode  ini  sebagaimana  halnya  dengan  pemulusan eksponensial  liniear  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan  data  dengan  suatu  pola  trend  dasar,  bentuk pemulusan yang lebih tinggi ini dapat digunakan bila dasar pola datanya adalah kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi.  Untuk  berangkat  dari  pemulusan  kuadratik, pendekatan  dasarnya  adalah  memasukkan  tingkat pemulusan tambahan (pemulusan triple) dan memberlakukan persamaan peramalan kuadratik.
Berikut adalah persamaan matematis untuk pemulusan triple exponential smoothing brown:
Pemulusan Tunggal
𝑆 𝑡 ′ =  𝛼𝜒 𝑡 + (1 −  𝛼) 𝑆 𝑡−1 ′ (1)
Pemulusan Ganda
𝑆 𝑡 ′′ =  𝛼𝑆′ 𝑡 + (1 −  𝛼) 𝑆 𝑡−1 ′′ (2)
Pemulusan Tripel
𝑆 𝑡 ′′′ =  𝛼𝑆 𝑡 ′′ + (1 −  𝛼)𝑆 𝑡−1 ′′′ (3)
Pemulusan Total
𝑎 𝑡 = 3𝑆 𝑡 ′ −  3𝑆 𝑡 ′′ +  𝑆 𝑡 ′′′ , (4)
Pemulusan Tren
𝑏 𝑡 = 𝛼 2( 1− 𝛼 )2 [(6 − 5𝛼) 𝑆 𝑡 ′ − (10 − 8𝛼)𝑆 𝑡 ′′ + (4 −  3𝛼)𝑆 𝑡 ′′′ (5)
Pemulusan Kuadratik
𝐶 𝑡 = 𝛼2 ( 1− 𝛼 )2 (𝑆 𝑡 ′ − 2𝑆 𝑡 ′′ +  𝑆 𝑡 ′′′ ) (6)
Peramalan
𝐹 𝑡+𝑚 =   𝑎 𝑡 +  𝑏 𝑡 𝑚 + 1 2 𝑐 𝑡 𝑚 2 (7)
Ket : 𝑆′ 𝑡 = Nilai pemulusan tunggal 𝑆′′ 𝑡 = Nilai pemulusan ganda 𝑆 𝑡 ′′′ = Nilai pemulusan tripel Xt = Data aktual pada waktu  ke-t 𝑎 𝑡 = Pemulusan total 𝑏 𝑡 = Pemulusan Tren 𝐶 𝑡 = Pemulusan Kuadratik 𝐹 𝑡+𝑚 = nilai ramalan
𝑚
= periode masa mendatang 𝛼 = konstanta dengan nilai antara 0 dan 1
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## III.M ETODE P ENELITIAN

## A. Analisis Sistem
Proses  analisis  sistem  yang  digunakan  dalam merancang  dan  membuat  sistem,  didapatkan  hasil wawancara  terhadap  Supervisor  PT.  PLN  Rayon Lamongan  bahwa  disetiap  akhir  bulan  terdapat  beberapa petugas  PLN  Lamongan  yang  disebut  sebagai  petugas pencatat  meteran  (carter)  PLN,  rutin  setiap  bulan mendatangi  rumah-rumah  pelanggan  untuk  mencatat penggunaan  kWh  listrik  pada  meteran  yang  telah digunakan  pelanggan  setiap  akhir  bulan  berdasarkan daerah bagiannya masing-masing.
Hasil pencatatan meteran pelanggan nantinya dikumpulkan  dan  dilaporkan  kepada  pihak  PLN  untuk dilakukan  proses  pengelolahan  data  selanjutnya.  Ketika petugas melakukan pencatatan ditemui beberapa kendala, seperti rumah pelanggan yang kosong dan pagar terkunci. Akibatnya    petugas  tidak  dapat  melakukan  pencatatan penggunaan listrik pelanggan pada bulan tersebut. Untuk mengatasi  masalah  itu  petugas  pencatat  meteran mengambil  hasil  penggunaan  rata-rata  dari  penggunaan listrik  pelanggan  beberapa  bulan  sebelumnya  untuk penagihan bulan berikutnya. Solusi pengambilan rata-rata penggunaan  listrik  pelanggan  dirasa  kurang  tepat  karena jika salah dalam menentukan tagihan dapat menimbulkan kerugian bagi pihak PLN atau pelanggan PLN.
Permasalahan yang dihadapi berdasarkan analisa yaitu pengambilan rata-rata penggunaan listrik pelanggan yang tidak  dapat  dilakukan  pencatatan  oleh  petugas  akibat permasalahan  tertentu  dan  pelanggan  yang  tidak  bisa mengira-ngira  berapa  penggunaan  kWh  listrik  yang digunakan  dalam  periode  yang  akan  datang  sehingga mengakibatkan  kemungkinan  pemborosan  energi  listrik yang  akan  berdampak  pada  tagihan  biaya.  Maka  dari permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu  sistem  prediksi penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  PT.  PLN  Rayon Lamongan periode selanjutnya yang mampu memberikan solusi  untuk  mengetahui  prediksi  penggunaan  listrik pelanggan  yang  nantinya  berguna  bagi  petugas  pencatat meteran dan pelanggan PLN Rayon Lamongan.

## B. Hasil Analisis
Hasil  analisis  yang  menerangkan  masalah  petugas pencatat  meteran  dan  pelanggan  untuk  mengetahui penggunaan  kWh  listrik  pada  periode  selanjutnya  hanya mengacu dari rata-rata hasil tagihan pada bulan sebelumnya tanpa  memperhitungkan  analisis  data  penggunaan  kWh listrik  beberapa  bulan  dan  beberapa  tahun  sebelumnya dengan perhitungan yang nyata. Analisis seperti itu dapat menyebabkan hasil keputusan yang tidak objektif dan dapat mengalami  kesalahan  sehingga  akan  mengakibatkan kerugian  kepada  pihak  PLN  atau  pelanggan  PLN.  Maka dari  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu  sistem prediksi  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  PT.  PLN Rayon  Lamongan  yang  mampu  memberikan  solusi  untuk mengetahui prediksi penggunaan listrik pelanggan periode selanjutnya.
Aplikasi peramalan (forecasting) ini memprediksi atau meramalkan  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  di  PT. PLN  Lamongan  periode  selanjutnya  dimana  data  yang digunakan  adalah  data  penggunaan  kWh  listrik  dari pelanggan  PLN  di  Lamongan.  Sistem  ini  memprediksi penggunaan kWh listrik pelanggan di PT. PLN Lamongan berdasarkan  1  atribut  yaitu  nilai  penggunaan  kWh  listrik pada  bulan-bulan  sebelumnya  dari  tahun  2014  sampai tahun  2016.  Data  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan diperoleh dari database PT. PLN rayon Lamongan.

## C. Diagram Konteks
Dari Gambar  1, menggambarkan  bahwa  sistem prediksi  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  PT.  PLN Lamongan ini melibatkan 3 entitas yakni Admin, Petugas Carter  (pencatat  meteran)  dan  Pelanggan.  Admin  dapat mengelolah  data  identitas  pelanggan  kepada  sistem sedangkan sistem dapat menampilkan data detail pelanggan kepada  Admin.  Petugas  Carter  (pencatat  meteran)  dapat memasukkan data penggunaa kWh listrik pelanggan PLN Lamongan  per  bulan  dan  sistem  dapat  menampilkan laporan  hasil  prediksi  penggunaan  kWh  listrik  pelanggan kepada Petugas Carter (pencatat meteran).
Pelanggan  dapat  melakukan  proses  perhitungan berdasarkan  data  penggunaan  kWh  sendiri  dan  melihat hasil  dari  perhitungan  prediksi  penggunaan  kWh  listrik milik sendiri.
Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik ADMIN PETUGAS CARTER PELANGGAN Identitas Pelanggan Detail Pelanggan Penggunaan kwh listrik Pelanggan per bulan Hasil Prediksi KWH Laporan Prediksi ID Pelanggan Gambar 1 . Diagram Konteks Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## D. Diagram Berjenjang
Diagram  berjenjang  merupakan  penggunaan  awal dalam  menggambarkan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  ke level-level lebih bawah lagi. Berikut penjelasan Gambar 2. berdasarkan  kerangka  diagram  berjenjang  diatas  terlihat bahwa sistem yang dibuat terdiri dari 3 (Tiga) level yaitu :
1) Top  level  :  Sistem  Prediksi  Penggunaan  kWh listrik pelanggan
2) Level 0  :  Merupakan  hasil break  down dari proses keseluruhan dari Sistem Prediksi Penggunaan  kWh  listrik  pelanggan  menjadi beberapa sub proses yaitu :
a) Management data
b) Perhitungan Triple  Exponential  Smoothing (Brown)
c) Perhitungan MAD & MAPE
d) Laporan hasil prediksi
3) Level 1  :  Merupakan  sub  proses  dari  beberapa proses pada level 0 Sistem Prediksi Penggunaan
kWh  listrik  pelanggan  yang  menggambarkan beberapa proses detail yaitu :
a) Perhitungan pemulusan tunggal (S’t)
b) Perhitungan pemulusan ganda (S”t)
c) Perhitungan pemulusan Tripel (S’’’t)
d) Perhitungan pemulusan total (at)
e) Perhitungan pemulusan tren (bt)
f) Perhitungan pemulusan kuadratik (ct)
g) Perhitungan prediksi (Ft+m)
Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik 1. MANAGEMENT DATA 4. Laporan 2. Perhitungan Triple Exponential Smoothing (Brown) 2.1 Perhitungan Pemulusan Tunggal ( S’t) 2.6 Perhitungan Pemulusan kuadratik (ct) 2.5 Perhitungan Pemulusan Tren (bt) 2.4 Perhitungan Pemulusan Total (at) 2.3 Perhitungan PemulusanTripl e ( S’’”t) 2.2 Perhitungan PemulusanGan dal ( S’’t) 2.7 Forecasting/ Peramalan (Ft+m) 3. Perhitungan MAD & MAP Gambar 2. Diagram Berjenjang Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan
E. Data Flow Diagram Level
Berdasarkan Gambar 3, menjelaskan beberapa proses yang  terjadi  pada  sistem  prediksi  penggunaan  kWh pelanggan dimana proses tersebut terbagi menjadi 4 proses yaitu : Management Data, Perhitungan Triple Exponential Smoothing  (Brown), Perhitungan  MAD  &  MAPE dan Laporan  Hasil  Prediksi.  Setiap  stake  holder  memiliki peranan masing-masing dalam jalannya sistem. Output dari sistem adalah prediksi penggunaan kWh listrik pelanggan pada  periode  berikutnya  yang  nantinya  akan  dibuatkan laporan  dari  hasil  prediksi  yang  bisa  dilihat  oleh  petugas Carter (Pencatat Meteran).
1. Management Data 2. Perhitungan Triple Exponential Smoothing (Brown) 4. Laporan ADMIN PETUGAS CARTER Identitas Pelanggan Detail Pelanggan Penggunaan KWH Listrik Pelanggan Perbulan pelanggan Daftar Pelanggan Penggunaan KWH Listrik Hasil Error Laporan Prediksi Nilai Prediksi KWH Hasil Prediksi 3. Perhitungan MAD & MAP Hasil Perhitungan Prediksi Penggunaan KWH Listrik Nilai MAD & MAPE Hasil Prediksi KWH Nilai Error PELANGGAN Gambar 3. DFD Level 0 Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## F. Data Flow Diagram Level 1
2.1 Perhitungan Pemulusan Tunggal ( S’t) 2.6 Perhitungan Pemulusan kuadratik (ct) 2.5 Perhitungan Pemulusan Tren (bt) 2.4 Perhitungan Pemulusan Total (at) 2.3 Perhitungan Pemulusan Triple ( S’’”t) 2.2 Perhitungan Pemulusan Gandal ( S’’t) 2.7 Forecasting/ Peramalan (Ft+m) Penggunaan KWH Nilai KWH 2.2 Pemulusan Ganda 2.3 Pemulusan Triple 2.1 Pemulusan Tunggal Nilai Pemulusan Tunggal ( S’t) Nilai Pemulusan Ganda ( S”t) Nilai Pemulusan Triple ( S”’t) Nilai Pemulusan Total (at) Hasil Pemulusan Tunggal Nilai Pemulusan Tunggal Hasil Pemulusan Ganda Nilai Pemulusan Ganda Hasil Pemulusan Triple 2.4 Pemulusan Total 2.5 Pemulusan Tren 2.6 Pemulusan Kuadratitk Nilai Pemulusan Tren (bt) Nilai Pemulusan Kuadratik (ct) Hasil Pemulusan Total Hasil Pemulusan Tren Hasil Pemulusan Kuadratik Nilai Pemulusan total Nilai Pemulusan Tren Nilai Pemulusan Kuadratik
Gambar 4. DFD Level 1 Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan
DFD level 1 proses 1 yang ditunjukan pada Gambar 4 menjelaskan  beberapa  proses  yang  terjadi  pada  sistem prediksi  penggunaan  kWh  pelanggan  yang  merupakan hasil  break  down  dari  DFD  level  0  untuk  mendapatkan perilaku sistem yang lebih detail
IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem

## A.1. Halaman Login
Tampilan  awal  pada  saat user (pengguna)  membuka sistem  adalah  tampilan login. Tampilan login ini digunakan  untuk  membatasi  pemakaian  sistem  prediksi agar  tidak  digunakan  divisi  -  divisi  yang  lainnya.  Dalam halaman  ini user (pengguna)  diharuskan  mengisi Username dan Password . Gambar  5. berikut  ini  adalah tampilan login pada sistem prediksi yang telah dibangun. user (pengguna) dalam sistem prediksi penggunaan  kWh listrik  pelanggan  ini  terbagi  menjadi  3  yaitu  Admin, Petugas dan Pelanggan PLN.
Gambar 5. Halaman Login Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## A.2. Halaman Home
Setelah user (pengguna) berhasil melakukan login ke sistem, maka akan muncul tampilan awal seperti Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Home Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## A.3. Halaman Data Admin
Gambar 7 adalah  halaman user (pengguna)  yang digunakan  untuk  membatasi  pengguna  dalam  pemakaian sistem. Dalam halaman tersebut Admin sistem mempunyai hak akses yaitu menambah, merubah dan menghapus data user (pengguna)  dari  sistem  prediksi  penggunaan  kWh listrik pelanggan.
Gambar 7. Halaman Data Admin Sistem Prediksi Penggunaan KWH

## Listrik Pelanggan

## A.4. Halaman Data Pelanggan
Halaman  data  pelanggan  merupakan  halaman  yang menampilkan  data  dari  pelanggan  PT.  PLN  Lamongan. Admin mempunyai hak akses dalam menambah, merubah dan  menghapus  data  pelanggan  pada  sistem  prediksi penggunaan kWh listrik pelanggan. Lihat pada Gambar 8 .
Gambar 8. Halaman Data Pelanggan Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## A.5. Halaman Detail Pelanggan
Halaman detail pelanggan menampilkan penggunaan kWh  listrik  pelanggan  PT.  PLN  Lamongan  per  periode (bulan). Admin dan Petugas mempunyai hak akses dalam
menambah,  merubah  dan  menghapus  data  penggunaan kWh listrik pelanggan pada sistem lihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Detail Pelanggan Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## A.6. Halaman Forecast
Halaman ini digunakan untuk memprediksi penggunaan kWh listrik pelanggan pada bulan selanjutnya. Pada tahap pengujian sistem akan dilakukan penginputan data awal sebagai data aktual dari 10 pelanggan berbeda. Data  aktual  tersebut  bertujuan  sebagai  acuan  untuk memprediksi penggunaan kWh listrik di bulan selanjutnya. Data yang telah terinputkan dapat dilihat seperti Gambar 10 .  Setelah  menginputkan  data  aktual  per  periode penggunaan kWh listrik per 10 pelanggan  kemudian kita dapat  melakukan  proses  penghitungan  prediksi  dengan Triple Exponential Smoothing (brown) . Proses forecasting dapat  dilakukan  dengan  perhitungan  otomatis  pertahun dan hanya perperiode (perbulan).

## a) Perhitungan Forecast per Tahun
Proses  perhitungan  berjalan  saat  setelah  kita memilih nama pelanggan, memilih acuan perhitungan peramalan yaitu acuan 3 bulan, 6 bulan 12 bulan dan data keseluruhan, memilih tahun peramalan, menentukan  nilai  alpha  dan  kemudian  menekan tombol  proses  untuk  proses forecasting .  Secara otomatis  data  –  data  yang  tersimpan  pada  database yang sebelumnya kita inputkan akan diproses dengan Triple  exponential  smoothing  (Brown) , Mean Absolute  deviation mean  (MAD) dan Mean  absolute percentage error (MAPE) pada sistem.
Gambar 10. Form Forecast Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan Pertahun Acuan 3 Bulan
Selain  menggunakan  acuan  3  bulan  sistem  juga dapat menghitung menggunakan acuan 6 bulan. Lihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Form Forecast Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan Pertahun Acuan 6 Bulan
Selain  menggunakan acuan 3 bulan dan 6 bulan system  juga  dapat  menghitung  menggunakan  acuan 12 bulan. Lihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Form Forecast Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan Pertahun Acuan 12 Bulan

## A.7. Halaman Chart
Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  chart untuk  membandingkan  hasil  perhitungan  MAPE  dalam mengukur  kesalahan  dari  semua  hasil  prediksi  per pelanggan  otomatis  berdasarkan  nilai  alpha  0,1  –  0,9  . Berikut  merupakan  contoh  pengujian  halaman  chart dengan menggunakan pelanggan atas nama Ny Soedarni. Perhitungan dilakukan selama 2 tahun yaitu Januari 2015 – Desember 2016.
Hasil perhitungan Ny Soedarni menggunakan acuan 3 bulan dengan alpha 0,1- 0,9 lihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Perhitungan MAD Dan MAPE Pel a nggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 3 Bulan Alpha 0,1 – 0,9
Gambar 14. Grafik MAD Dan MAPE Pelanggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 3 Bulan Alpha 0,1 – 0,9
Hasil perhitungan Ny Soedarni menggunakan acuan 6 bulan dengan alpha 0,1- 0,9 lihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Perhitungan MAD Dan MAPE Pelanggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 6 Bulan Alpha 0,1 – 0,9
Gambar 16. Grafik MAD Dan MAPE Pelanggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 6 Bulan Alpha 0,1 – 0,9
Hasil  perhitungan  Ny  Soedarni  menggunakan  acuan 12  bulan  dengan  alpha  0,1-  0,9  lihat  pada Gambar 17 sebagai berikut :
Gambar 17. Hasil Perhitungan MAD Dan MAPE Pelanggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 12 Bulan Alpha 0,1 – 0,9
Gambar 18 Grafik MAD Dan MAPE Pelanggan Ny Soedarni Menggunakan Acuan 6 Bulan Alpha 0,1 – 0,9

## A.8. Halaman Laporan
Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  laporan dari  hasil  prediksi  pada  sistem  penggunaan  kWh  listrik pelanggan periode selanjutnya. Hasil laporan bisa diakses oleh  petugas  dan  dapat  dicetak  yang  nantinya  dapat digunakan  sebagai  bukti  dasar  pencatatan  penggunaan kWh  listrik  pelanggan  yang  kosong.  Hasil  laporan  oleh pelanggan  atas  nama  Alim  pada  periode  Januari  2017 menggunakan acuan data 6 bulan sebelumnya dengan nilai alpha  0,1  dengan  hasil forecast kWh  358,771. Hasil laporan dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Halaman Laporan Sistem Prediksi Penggunaan KWH Listrik Pelanggan

## B. Pengujian Sistem
Untuk  Analisa  hasil  pengujian  sistem  penulis menggunakan data penggunaan kWh listrik 10 pelanggan PLN Lamongan dengan contoh salah satu pengujian sistem terhadap  pelanggan  yaitu  pelanggan  atas  nama  Ny Soedarni.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  3  tahapan pengujian yaitu menggunakan acuan data 3 bulan, 6 bulan dan  12  bulan  sebelumnya  untuk  menentukan  peramalan bulan  selanjutnya  mulai  bulan  April  2015  –  Desember 2016 selama 2 tahun dengan besaran nilai alpha mulai 0.1 sampai 0.9 untuk mengetahui hasil forecast manakah yang terbaik  dengan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan Mean  Absolut  Deviation (MAD)  terkecil  dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE).

## B.1. Pengujian Ny Soedarni
a) B.1.1. Pengijian Acuan 3 Bulan
TABLE XV. H ASIL A KHIR P ENGUJIAN P ELANGGAN N Y S OEDARNI D ENGAN D ATA A CUAN 3 B ULAN A LPHA 0.1 – 0.9
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
NO Nama Plgn Alpha Tahun Acuan MAD MAPE 1 Ny Soedarni 0.1 2015 - 2016 3 bulan 9,342 2,179% 2 Ny Soedarni 0.2 2015 - 2016 3 bulan 9,228 2,176% 3 Ny Soedarni 0.3 2015 - 2016 3 bulan 11,909 2,820% 4 Ny Soedarni 0.4 2015 - 2016 3 bulan 14,706 3,481% 5 Ny Soedarni 0.5 2015 - 2016 3 bulan 17,486 4,125% 6 Ny Soedarni 0.6 2015 - 2016 3 bulan 22,153 5,196% 7 Ny Soedarni 0.7 2015 - 2016 3 bulan 33,432 7,792% 8 Ny Soedarni 0.8 2015 - 2016 3 bulan 66,625 15,547% 9 Ny Soedarni 0.9 2015 - 2016 3 bulan 162,763 38,346%
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil forecast yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan Mean  Absolut  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel I yang bergaris kuning. Dari tabel diatas dapat dilihat nilai hasil pengujian prediksi dan kesalahan peramalan MAD & MAPE yang terpilih sebagai berikut:
TABLE XVI. H ASIL P ENGUJIAN P REDIKSI P ELANGGAN N Y S OEDARNI D ENGAN A CUAN 3 B ULAN DENGAN A LPHA (0,2) Periode Thn Data Pemakaian (Xt) Ft + m error |error| |error| / Xt Januari 2015 380 Februari 2015 395 Maret 2015 403 April 2015 394 399.111 -5.111 5.111 0.013 Mei 2015 403 397.271 5.729 5.729 0.014 Juni 2015 390 399.775 -9.775 9.775 0.025 Juli 2015 403 394.842 8.158 8.158 0.020 Agustus 2015 403 398.342 4.658 4.658 0.012 September 2015 399 402.418 -3.418 3.418 0.009 Oktober 2015 394 400.617 -6.617 6.617 0.017 Nopember 2015 399 396.206 2.794 2.794 0.007 Desember 2015 403 397.208 5.792 5.792 0.014 Januari 2016 398 401.160 -3.160 3.160 0.008 Februari 2016 395 399.838 -4.838 4.838 0.012 Maret 2016 403 396.443 6.557 6.557 0.016 April 2016 398 399.905 -1.905 1.905 0.005 Mei 2016 403 399.656 3.344 3.344 0.008 Juni 2016 395 401.208 -6.208 6.208 0.016 Juli 2016 403 398.004 4.996 4.996 0.012 Agustus 2016 398 400.133 -2.133 2.133 0.005 September 2016 466 399.656 66.344 66.344 0.142 Oktober 2016 444 438.875 5.125 5.125 0.012 Nopember 2016 415 449.959 -34.959 34.959 0.084
Desember 2016 430 427.834 2.166 2.166 0.005 TOTAL |error| 193.785 TOTAL |error| / Xt 0.457
MAD 9.228 MAPE 2.176% b) B.1.2. Pengijian Acuan 6 Bulan TABLE XVII. H ASIL A KHIR P ENGUJIAN P ELANGGAN N Y S OEDARNI D ENGAN D ATA A CUAN 6 B ULAN A LPHA 0.1 – 0.9
NO Nama Plgn Alpha Tahun Acuan MAD MAPE 1 Ny Soedarni 0.1 2015 - 2016 6 bulan 8,774 2,020% 2 Ny Soedarni 0.2 2015 - 2016 6 bulan 9,382 2,182% 3 Ny Soedarni 0.3 2015 - 2016 6 bulan 11,418 2,670% 4 Ny Soedarni 0.4 2015 - 2016 6 bulan 14,026 3,285% 5 Ny Soedarni 0.5 2015 - 2016 6 bulan 17,348 4,053% 6 Ny Soedarni 0.6 2015 - 2016 6 bulan 23,256 5,402% 7 Ny Soedarni 0.7 2015 - 2016 6 bulan 40,362 9,338% 8 Ny Soedarni 0.8 2015 - 2016 6 bulan 82,117 19,072% 9 Ny Soedarni 0.9 2015 - 2016 6 bulan 184,634 43,304%
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil forecast yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan Mean  Absolut  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,1  seperti  di  tabel  III  yang  bergaris  kuning.  Dari  tabel diatas  dapat  dilihat  nilai  hasil  pengujian  prediksi  dan kesalahan peramalan MAD & MAPE yang terpilih sebagai berikut:
TABLE XVIII. H ASIL P ENGUJIAN P REDIKSI P ELANGGAN N Y S OEDARNI D ENGAN A CUAN 6 B ULAN D ENGAN N ILAI A LPHA (0,1)
Periode Thn Data Pemakaian (Xt) Ft + m error |error| |error| / Xt Januari 2015 380 Februari 2015 395 Maret 2015 403 April 2015 394 Mei 2015 403 Juni 2015 390 Juli 2015 403 396.289 6.711 6.711 0.017 Agustus 2015 403 398.481 4.519 4.519 0.011 September 2015 399 399.506 -0.506 0.506 0.001 Oktober 2015 394 399.796 -5.796 5.796 0.015 Nopember 2015 399 397.862 1.138 1.138 0.003 Desember 2015 403 398.775 4.225 4.225 0.010 Januari 2016 398 399.740 -1.740 1.740 0.004
Februari 2016 395 398.952 -3.952 3.952 0.010 Maret 2016 403 397.751 5.249 5.249 0.013 April 2016 398 399.600 -1.600 1.600 0.004 Mei 2016 403 399.208 3.792 3.792 0.009 Juni 2016 395 400.044 -5.044 5.044 0.013 Juli 2016 403 398.699 4.301 4.301 0.011 Agustus 2016 398 400.273 -2.273 2.273 0.006 September 2016 466 399.414 66.586 66.586 0.143 Oktober 2016 444 419.443 24.557 24.55704 0.055 Nopember 2016 415 428.519 -13.519 13.519 0.033 Desember 2016 430 427.569 2.431 2.431 0.006 TOTAL |error| 157.939
TOTAL |error| / Xt
0.364 MAD 8.774 MAPE 2.020%
c) B.1.3. Pengijian Acuan 12 Bulan
TABLE XIX. H ASIL A KHIR P ENGUJIAN P ELANGGAN N Y S OEDARNI D ENGAN D ATA A CUAN 12 B ULAN A LPHA 0.1 – 0.9
NO Nama Plgn Alpha Tahun Acuan MAD MAPE 1 Ny Soedarni 0.1 2015 - 2016 12 bulan 12,125 2,773% 2 Ny Soedarni 0.2 2015 - 2016 12 bulan 12,570 2,901% 3 Ny Soedarni 0.3 2015 - 2016 12 bulan 14,609 3,380% 4 Ny Soedarni 0.4 2015 - 2016 12 bulan 17,891 4,142% 5 Ny Soedarni 0.5 2015 - 2016 12 bulan 22,490 5,196% 6 Ny Soedarni 0.6 2015 - 2016 12 bulan 30,906 7,111% 7 Ny Soedarni 0.7 2015 - 2016 12 bulan 56,467 12,991% 8 Ny Soedarni 0.8 2015 - 2016 12 bulan 116,460 26,935% 9 Ny Soedarni 0.9 2015 - 2016 12 bulan 256,970 59,988%
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil forecast yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan Mean  Absolut  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,1  seperti  di  tabel  V  yang  bergaris  kuning.  Dari  tabel diatas  dapat  dilihat  nilai  hasil  pengujian  prediksi  dan kesalahan peramalan MAD & MAPE yang terpilih sebagai berikut:
TABLE XX. H ASIL P ENGUJIAN P REDIKSI P ELANGGAN N Y
S OEDARNI D ENGAN A CUAN 12 B ULAN D ENGAN N ILAI A LPHA (0,1)
Periode Thn Data Pemakaian (Xt) Ft + m Error |error| |error| / Xt Januari 2015 380 Februari 2015 395 Maret 2015 403 April 2015 394 Mei 2015 403 Juni 2015 390 Juli 2015 403 Agustus 2015 403 September 2015 399
Oktober 2015 394 Nopember 2015 399 Desember 2015 403 Januari 2016 398 404.100 -6.100 6.100 0.015 Februari 2016 395 400.134 -5.134 5.134 0.013 Maret 2016 403 396.989 6.011 6.011 0.015 April 2016 398 400.580 -2.580 2.580 0.006 Mei 2016 403 398.052 4.948 4.948 0.012 Juni 2016 395 402.387 -7.387 7.387 0.019 Juli 2016 403 397.801 5.199 5.199 0.013 Agustus 2016 398 399.033 -1.033 1.033 0.003 September 2016 466 399.505 66.495 66.495 0.143 Oktober 2016 444 420.677 23.323 23.323 0.053 Nopember 2016 415 428.841 -13.841 13.841 0.033 Desember 2016 430 426.548 3.452 3.452 0.008 TOTAL |error| 145.502 TOTAL |error| / Xt
0.333 MAD
12.125 MAPE 2.773%

## C. Keberhasilan
Pengujian  dilakukan  pada  10  pelanggan  PLN Lamongan  dengan  menggunakan  nilai  antara  0.1  sampai 0.9  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  dengan  nilai kesalahan peramalan Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean  Absolut  Percentage  Error (MAPE)  terkecil menggunakan  acuan  data  3  bulan,  6  bulan  dan  12  bulan sebelumnya dalam kurun waktu 2 tahun yaitu Januari 2015 - 2016.

## C.1. Perbandingan Peramalan 10 Pelanggan
Perbandingan hasil kesalahan peramalan terbaik dari 10 pelanggan berdasarkan acuan data 3 bulan, 6 bulan dan 12 bulan sebelumnya dapat dilihat pada tabel VII berikut:
TABLE XXI. P ERBANDINGAN H ASIL K ESALAHAN P ERAMALAN T ERBAIK D ARI 10 P ELANGGAN PLN L AMONGAN Nama 3 Bulan 6 Bulan 12 Bulan alp ha MAD MAPE Alph a MAD MAPE Alph a MAD MAPE Ny Soedarni 0,2 9,228 2,176% 0,1 8,774 2,020% 0,1 12,125 2,773% Murdjo 0,1 7,612 2,672% 0,1 7,774 2,721% 0,1 10,942 3,827% Kaseran 0,1 6,228 2,696% 0,1 5,923 2,553% 0,1 8,310 3,581% M. Halim S. 0,2 6,277 2,348% 0,2 6,164 2,285% 0,2 8,212 3,004% Mardjo P M 0,2 9,590 5,020% 0,3 10,811 5,646% 0,3 14,488 7,687% H. Asnawi 0,2 12,663 2,544% 0,2 14,080 2,769% 0,2 18,714 3,620% NY Saimin 0,3 19,221 4,277% 0,2 26,762 5,799% 0,2 35,767 7,760% Soetjipto 0,2 4,849 2,065% 0,1 4,521 1,886% 0,1 5,939 2,452% Karwati 0,2 8,936 2,646% 0,1 9,301 2,673% 0,1 12,637 3,587% Alim 0,1 9,821 2,777% 0,1 9,267 2,566% 0,1 12,651 3,463% Rata – rata  MAPE 3 Bulan 2,922% 6 Bulan 3,092% 12 Bulan 4,175%
Berdasarkan  Tabel  VII  didapatkan  kesimpulan Perbandingan  Hasil  Kesalahan  Peramalan  Terbaik  Dari pelanggan  Ny  Soedarni  menggunakan  acuan  6  bulan sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0,1  menghasilkan  nilai MAD  8,774  dan  MAPE  2,020%,  pelanggan  Murdjo
menggunakan  acuan  3  bulan  sebelumnya  dengan  nilai alpha  0,1  menghasilkan  nilai    MAD  7,612  dan  MAPE 2,672%, pelanggan Kaseran menggunakan acuan 6 bulan sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0,1  menghasilkan  nilai MAD  5,923  dan  MAPE  2,553%,  pelanggan  M.  Halim Suudi  menggunakan  acuan  6  bulan  sebelumnya  dengan nilai alpha 0,2 menghasilkan nilai  MAD 6,164 dan MAPE 2,285%, pelanggan Mardjo P Matali menggunakan acuan 3 bulan sebelumnya dengan nilai alpha 0,2 menghasilkan nilai    MAD  9,590  dan  MAPE  5,020%,  pelanggan  H. Asnawi menggunakan acuan 3 bulan sebelumnya dengan nilai  alpha  0,2  menghasilkan  nilai    MAD  12,663  dan MAPE  2,544%,  pelanggan  NY  Saimin  menggunakan acuan  3  bulan  sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0,3 menghasilkan  nilai    MAD  19,221  dan  MAPE  4,277%, pelanggan  Soetjipto  menggunakan  acuan  6  bulan sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0,1  menghasilkan  nilai MAD  4,521  dan  MAPE  1,886%,  pelanggan  Karwati menggunakan  acuan  3  bulan  sebelumnya  dengan  nilai alpha  0,2  menghasilkan  nilai    MAD  8,936  dan  MAPE 2,646% dan pelanggan Alim menggunakan acuan 6 bulan sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0,1  menghasilkan  nilai MAD 9,267 dan MAPE 2,566%.
Hasil  dari  pengujian  pada  10  pelanggan  PLN Lamongan  berdasarkan  acuan  3  bulan,  6  bulan  dan  12 bulan  menghasilkan error rata-rata  nilai  MAPE  terkecil yaitu  pada  pengujian  menggunakan  acuan  3  bulan  pada Tabel VII dengan block warna merah menghasilkan nilai rata-rata  2,922%  dan  nilai  alpha  yang  paling  banyak digunakan pada pengujian 3 bulan tersebut yaitu alpha 0,2.

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitihan  yang  telah  dilakukan, kesimpulan  yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Metode peramalan Triple exponential smoothing (Brown) ini dapat diimplementasikan untuk studi kasus  prediksi  penggunaan  kWh  listrik  bulan selanjutnya di PT. PLN (persero) Lamongan.
2. Berdasarkan pada analisis hasil pengujian sistem, dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  ini  dapat melakukan perhitungan peramalan dengan cukup baik.
3. Sistem ini memiliki beberapa variasi perhitungan, mulai  dari  perhitungan  dengan  data  acuan  3 bulan,  6  bulan,  12  bulan  dan  data  keseluruhan dengan menggunakan 9 alpha yang berbeda yaitu 0,1 – 0,9.
4. Dari  pengujian  pada  10  pelanggan  PLN Lamongan  berdasarkan  acuan  3  bulan,  6  bulan dan  12  bulan  menghasilkan error rata-rata  nilai MAPE  terkecil  yaitu  pengujian  menggunakan acuan 3 bulan dengan nilai rata-rata 2,922% dan nilai  alpha  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu alpha 0,2.

## B. Saran
Beberapa  saran  yang  perlu  penulis  sampaikan  untuk pengembangan sistem selanjutnya adalah :
1. Metode ini memiliki kesulitan untuk menentukan tingkat prediksi terbaik dengan nilai error terkecil karena  diharuskan  untuk  memprediksi  dengan  9 alpha  berbeda  untuk  mengetahui  alpha  terbaik dengan  memiliki  tingkat  nilai  selisih  error terkecil.
2. Diharapkan  adanya  penelitian  dengan  metode selain trend linier seperti menggunakan
Pemodelan Regresi  Linier dengan  metode Algoritma Genetika untuk kemudian dibandingkan dengan metode Triple Exponential Smoothing (Brown) ini

## D AFTAR P USTAKA
[43] Hontong,  Febry.  dkk. Prediksi  Kebutuhan  Energi Listrik  Sulawesi  Utara  Menggunakan  Artificial Neural  Network  dan  Metode  Triple  Exponential Smoothing . Vol. 5, No. 2.
[44] Makridakis, Spyros. dkk. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan . Jilid 1. Diterjemahkan oleh: Untung Sus Ardianto dan Abdul Basith. Jakarta: Erlangga.
[45] Peraturan  Mentri  (Permen)  Tarif  Tenaga  Listrik ESDM No. 28 Tahun 2016. www.pln.co.id .
[46] Permatasari,  Arini  Indah  dan  Wayan  Firdaus mahmudy.  2015. Pemodelan  Regresi  Linier  Dalam Konsumsi  KWH  Listrik  di  Kota  Batu  Menggunakan Algoritma Genetika . Program Studi Informatika/Ilmu Komputer  Program  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Vol. 5, no. 14.
[47] S.  Ruliah  dan  Rendi  Rolyadely.  2014. Prediksi Pemakaian  Listrik  Dengan  Pendekatan  Back Propogation . Sekolah Tinggi Manajaemen Informatika dan Komputer Banjarbaru. Vol. 3, No. 1.
[48] Saleh,  Alfa.  2015. Implementasi  Metode  Klasifikasi
Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga .  Universitas Potensi Utama. Vol. 2, No.3.
[49] Wirautama, Bagus Fajar. 2017. Prediksi Produksi Air Studi Kasus Pdam Kabupaten Gresik Dengan Metode Triple Exponential Smoothing (Brown) . Tugas Akhir. Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik.