## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1024-1033 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Clustering Electricity Distribution Data Using Density-Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN) Algorithm

## Pengelompokan Data Pendistribusian Listrik Menggunakan Algoritma Density Based Spatial Clustering of Application With Noise (DBSCAN)
Miftah Farid 1 , Fitri Insani 2* , Surya Agustian 3 , Liza Afriyanti 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Indonesia
E-Mail: 1 faridhimssi@gmail.com, 2 fitri.insani@uin-suska.ac.id,
3 surya.agustian@@uin-suska.ac.id, 4 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id
Received May 25th 2024; Revised Jun 20th 2024; Accepted Jun 21th 2024 Corresponding Author: Fitri insani

## Abstract
In today's world, electricity has become an essential necessity in life, as most human activities depend on electricity. The demand  for  electricity  varies  significantly  across  different  regions  in  Indonesia,  influenced  by  various  factors  and  the specific  characteristics  of  each  area.  PLN,  Indonesia's  state-owned  electricity  company,  publishes  detailed  electricity usage  statistics  from  2014  to  2022  for  all  35  provinces.  This  data  offers  valuable  insights  for  forecasting  the  demand, tracking  historical  trends  to  predict  area  development,  prioritizing  high-demand  area  for  efficiency  and  energy conservation, and so on. One of the tools to achieve those goals is clustering the area for it’s characteristics and features localization. . This research carried out a clustering process by dividing the data into three main regions: Sumatra, Java- Bali, and Kalimantan-Sulawesi, while the Papua region was not analyzed due to the limited number of regions/provinces. The method used is Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Parameter tuning is used to obtain optimal results based on the silhouette score. The clustering results can provide an overview of the unique profile of  electricity  consumption  in  each  region,  with  the  best  silhouette  score  of  0.62  for  the  Java-Bali  region,  0.67  for Kalimantan-Sulawesi,  and  0.64  for  Sumatra.  This  research  shows  that  the  DBSCAN  algorithm  can  be  used  to  group electricity distribution with effective results.
Keywords: Clustering, Data Analysis, DBSCAN, Electricity Distribution

## Abstrak
Pada  masa  kini,  listrik  sudah  menjadi  kebutuhan  penting  dalam  kehidupan,  karena  kebanyakan  aktivitas  manusia bergantung  pada  listrik.  Kebutuhan  listrik  pada  setiap  wilayah  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  sejumlah  faktor  dan karakteristik khusus masing-masing. PLN mempublikasikan statistik penggunaan listrik untuk setiap wilayah di Indonesia dari tahun 2014 hingga 2022, yang terdiri dari 35 provinsi di Indonesia. Data ini menawarkan wawasan berharga untuk prediksi permintaan listrik, pelacakan tren historis untuk memprediksi pengembangan wilayah, memprioritaskan wilayah dengan permintaan tinggi untuk efisiensi dan konservasi energi, dan lain sebagainya.  Salah satu alat untuk mencapai tujuan tersebut adalah dengan mengelompokkan (clustering) wilayah berdasarkan karakteristik dan ciri-ciri wilayahnya. Penelitian ini melakukan proses clustering dengan membagi data pada tiga regional utama: Sumatera, Jawa-Bali, dan Kalimantan- Sulawesi, sementara regional Papua tidak dianalisis karena jumlah wilayah/propinsi yang terbatas. Metode yang dipakai adalah Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Tuning parameter dengan cara pencarian grid dilakukan untuk memperoleh hasil optimal berdasarkan silhouette score . Hasil clustering dapat memberikan gambaran keunikan profil konsumsi listrik di tiap wilayah, dengan silhouette score terbaik sebesar 0.62 untuk regional Jawa-Bali, 0,67  untuk  Kalimantan-Sulawesi,  dan  0,64  untuk  Sumatera.  Penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  DBSCAN  dapat digunakan untuk pengelompokkan distribusi listrik dengan hasil yang efektif.
Kata Kunci: Analisis Data, DBSCAN , Distribusi Listrik, Pengelompokan

## 1. PENDAHULUAN
Ketersediaan listrik merupakan aspek vital dalam kehidupan manusia karena sebagian besar peralatan rumah tangga serta berbagai perangkat pendukung kehidupan mengandalkan pasokan listrik. Permintaan listrik di  setiap  wilayah  di  Indonesia  berbeda-beda,  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  dan  karakteristik  unik  dari masing-masing  daerah. Penggunaan  listrik  merupakan  elemen  vital  dalam  kehidupan  modern,  memainkan peran krusial dalam menyokong berbagai aktivitas sehari-hari dan industri. Peran penting ini tercermin dalam konsumsi listrik yang meningkat secara signifikan di berbagai daerah di Indonesia, dipengaruhi oleh beragam faktor dan karakteristik lokal [1]. Peningkatan jumlah pelanggan dari tahun ke tahun dan kompleksitas yang semakin  meningkat  dalam  pertumbuhan  permintaan  listrik  di  suatu  daerah  membutuhkan  penanganan  yang efisien untuk memastikan distribusi yang optimal [2]. Sebagai penyedia utama tenaga listrik untuk kepentingan umum, Perusahaan Listrik Negara (PLN) memainkan peran penting dalam memastikan akses listrik yang luas dan efisien di seluruh wilayah Indonesia [3][4].
Perseroan  Terbatas  Perusahaan  Listrik  Negara  (PT.  PLN)  merupakan  perusahaan  milik  negara  yang berperan  dalam  menyediakan  listrik  untuk  kebutuhan  masyarakat  di  Indonesia [5][6].  PLN  telah  berperan penting dalam pengelolaan dan penyediaan listrik untuk berbagai sektor ekonomi dan kebutuhan masyarakat Indonesia sejak didirikan pada 27 Agustus 1965 [7]. Terlepas dari fakta bahwa pemerintah daerah bertanggung jawab untuk menjalankan fungsi legulator dalam bidang ketenagalistrikan, PLN terus diberikan prioritas utama dalam menyediakan listrik bagi masyarakat [8][9]. Perusahaan Listrik Negara (PLN) sebagai penyedia layanan distribusi listrik di Indonesia mencatat bahwa pada tahun 2020, panjang jaringan distribusi listrik Indonesia mencapai  1.006.265,15  kilometer,  mengalami  peningkatan  sekitar  2.67%  hingga  5.25%  sejak  tahun  2015 hingga  2020 [10][11]. Angka  tersebut  digunakan  untuk  mengukur  rasio  elektrifikasi  di  seluruh  wilayah Indonesia  karena  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  jauh  distribusi  listrik  telah  menjangkau  wilayah- wilayah  tersebut  oleh  PLN  [12].  Rasio  ini  tidak  hanya  mencerminkan  tingkat  aksesibilitas  terhadap  listrik, tetapi juga menjadi indikator efisiensi sistem distribusi di suatu daerah [13].
Menurut data statistik PT. PLN (Persero) tahun 2015, rasio elektrifikasi di seluruh Indonesia mencapai 78,06%. Pada akhir Desember 2015, kapasitas terpasang total dan jumlah unit pembangkit PLN adalah 40.265 MW dan 5.218 unit, dengan 25.182 MW (62,54%) berlokasi di Jawa. Kapasitas terpasang ini meningkat 0,06% dibandingkan dengan akhir Desember 2014 [1][15]. Data pelanggan yang dimiliki oleh PLN bisa digunakan untuk mengenali  pola  pengelompokan distribusi  listrik  di setiap  wilayah  dengan memanfaatkan  teknik  data mining, seperti metode clustering. Proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelompok adalah inti dari clustering [14]. Salah satu algoritma clustering yang dapat menganalisis distribusi listrik adalah Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) [16][17]. DBSCAN menawarkan kemampuan untuk mengidentifikasi cluster berdasarkan kerapatan spasial data, memungkinkan  penyedia  layanan  untuk  memahami  pola  distribusi  energi  dengan  lebih  mendalam [18][19][20]. Selain itu, DBSCAN mampu menangani anomali atau titik-titik noise yang mungkin ada dalam distribusi listrik, sehingga memberikan fleksibilitas dalam menangani struktur cluster yang kompleks[21][22]. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa penggunaan DBSCAN dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dalam mengelompokkan pola distribusi listrik dibandingkan dengan metode lain [23][25].
Penelitian  oleh  Mustika  Putri  dan  rekan-rekan  menunjukkan  bahwa  metode  DBSCAN  lebih  unggul dibandingkan  K-Means  dalam  melakukan  pengelompokkan  data  [1][14].  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai koefisien silhouette dari algoritma DBSCAN yang lebih mendekati 1 daripada algortima K-Means. Penelitian lainnya oleh Kaige Wang dan tim menemukan bahwa meskipun K-Means lebih cepat dan memberikan hasil yang lebih umum, DBSCAN mampu mengekstraksi lebih banyak detail dari kumpulan data [15]. Berdasarkan temuan-temuan ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma DBSCAN dalam analisis distribusi listrik menawarkan keunggulan signifikan dalam hal kedetailan dan kualitas pengelompokan, memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai distribusi listrik dan penerapan algoritma DBSCAN [16]. Penelitian ini akan akan  diolah  berdasarkan  wilayah  geografis  yang  mengacu  pada  kepadatan  penduduk,  geografis,  dan infrastruktur.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dalam pengelompokan data distribusi listrik berdasarkan letak geografis wilayah di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengikuti  tahapan  utama  sebagaimana  tergambar  dalam  Gambar  1,  yang  akan menganalisis pengelompokan atau clustering dengan menggunakan metode DBSCAN.

## 2.1. Tahap Pengumpulan Data
Pada  proses  pengumpulan  data,  seluruh  data  dan  informasi  yang  dibutuhkankan  untuk  penelitian dikumpulkan. Metode yang diterapkan untuk proses pengumpulan data adalah sebagai berikut:
1. Literatur:  Mencari  referensi  terkait  faktor-faktor  yang  mempengaruhi,  termasuk  penelitian  sejenis dengan studi kasus yang berbeda.
2. Observasi:  Melakukan  observasi  terhadap website PT.  PLN  (Persero)  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor penting terkait data listrik di setiap wilayah. Data tersebut diolah menggunakan DBSCAN untuk mengelompokkan pendistribusian listrik.
3. Studi Pustaka: Memahami dan mencari referensi tambahan tentang penambahan pendistribusian listrik di setiap wilayah, termasuk data distribusi listrik dari website https://web.pln.co.id/.

## 2.2. Tahap Preprocessing Data
Tahap Preprocessing data merupakan bagian penting dalam analisis data. Langkah ini bertujuan untuk mempersiapkan  data  mentah  agar  siap  digunakan  dalam  proses  data mining atau  analisis  lebih  lanjut. Pentingnya tahap ini terletak pada peningkatan akurasi dan efisiensi model analisis melalui kualitas data yang baik. Preprocessing dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang valid. Pada penelitian ini menggunakan teknik transformasi data agar data dapat diolah sesuai dengan tujuan penelitian.
Transformasi  data  adalah  proses  mengubah  data  dari  format  atau  struktur  yang  satu  ke  format  atau struktur lain untuk memudahkan analisis dan pengolahan lebih lanjut. Pada tahap ini, data mentah yang dipilih diubah menjadi data yang diinginkan yaitu penjumlahan pada seluruh variabel pada tahun 2014 hingga tahun 2022. Transformasi ini  bertujuan  agar  data  tersebut  cocok  dan  dapat  digunakan  dalam  proses  data  mining. Melalui  tahap preprocessing, data  disiapkan  dengan  baik  untuk  analisis,  memastikan  bahwa  hasil  yang diperoleh lebih akurat dan efisien

## 2.3. Tahap Clustering Menggunakan DBSCAN
Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise (DBSCAN)  merupakan  salah  satu  dari algoritma clustering yang  menggunakan  kepadatan  dari  data  untuk  membentuk  klaster  [13].  DBSCAN  ini memungkinkan  identifikasi  klaster  dengan  bentuk  dan  ukuran  yang  beragam,  serta  dapat  menangani keberadaan noise dalam  data.  Algoritma  DBSCAN  digunakan  dalam  tahap clustering dengan  menentukan Epsilon dan MinPts. Konsep dasar DBSCAN adalah  ketercapaian kepadatan dan keterhubungan kepadatan, yang bergantung pada parameter radius maksimal (epsilon) dan jumlah minimum objek dalam sebuah cluster (MinPts) [1].
1. Epsilon ( eps ): Jarak yang menentukan kedekatan antara objek dengan objek di sekitarnya. Objek yang memenuhi nilai ini dianggap memiliki kedekatan dengan objek yang diamati.
2. Minimum  Number  of  Points ( MinPts ):  Jumlah  minimum  objek  yang  diperlukan  untuk  membentuk sebuah cluster jika saling berdekatan.
3. Objek Border : Objek yang berdekatan dengan objek core, sedangkan objek core adalah objek yang berdekatan dengan nilai epsilon yang diberikan. Objek yang tidak termasuk core atau border disebut sebagai anomali atau pencilan.
Berikut tahapan dalam menggunakan algoritma DBSCAN.
a. Menentukan nilai parameter minPts serta epsilon .
b. Menentukan secara acak titik awal atau p
c. Ulangi Langkah 3 sampai ke 5 sampai semua titik selesai di proses
d. Hitung epsilon yang ketercapaian kepadatan terhadap p menggunakan
𝐸(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=0 (1) e. Jika titik memenuhi epsilon lebih dari minPts maka titik p adalah core point
f. Jika p merupakan titik batas serta tidak ada titik lain yang dapat dijangkau berdasarkan kepadatan dari p, kemudian proses dilanjutkan ke titik selanjutnya .

## 2.4. Pengujian Menggunakan Sillhouete Coeficient
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menilai  kualitas  dan  keunggulan  dari  pengelompokan  objek  ke  dalam cluster. Pendekatan ini merupakan gabungan antara metode Cohesion dan Separation , yang bertujuan untuk mengevaluasi seberapa baik objek-objek dikelompokkan bersama dalam satu cluster serta seberapa jauh jarak antara cluster-cluster yang berbeda. Silhouette score dihitung untuk setiap titik data dengan membandingkan
jarak rata-rata intra-cluster (a) dengan jarak antar cluster (b) [27]. Pengujian menggunakan Silhouette Score dapat menggunakan rumus
𝑠(𝑖) = (𝑏 − 𝑎) max⁡(𝑎, 𝑏) (2)
Nilai silhouette score berkisar antara -1 hingga 1. Nilai positif menunjukkan bahwa titik data tersebut lebih cocok dengan clusternya sendiri, nilai 0 menunjukkan bahwa titik data tersebut berada di batas antara dua cluster, dan nilai negatif menunjukkan bahwa titik data tersebut lebih cocok dengan cluster lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini menggunakan data pendistribusian listrik PLN dari tahun 2014  hingga 2022 yang berasal  dari  laporan  statistik  PLN  yang  tersedia  di  situs  web  resmi  https://web.pln.co.id//.  Pada  data  yang disajikan, terdapat tujuh kolom data, yaitu (1) satuan PLN/provinsi, (2) jalan umum, (3) industri, (4) bisnis, (5) Gedung  kantor  pemerintah,  (6)  sosial,  dan  (7)  rumah  tangga,  yang  akan  di  kelola  dengan  menggunakan algoritma DBSCAN. Tabel 1 menunjukkan sebagaian data Propinsi dan distribusi penggunaan listrik PLN.
Tabel 1. Data wilayah pendistribusian listrik tahun 2022
No Satuan PLN/ Provinsi Rumah Tangga Industri Bisnis Sosial Gedung Kantor Pemerintah Jalan Umum 1 Wilayah Aceh 1,895.07 228.77 558.37 228.92 109.78 133.11 2 Wilayah Sumatera Utara 6,025.69 3,152.63 1,808.45 501.49 152.05 419.50 3 Wilayah Sumatera Barat 1,791.64 827.73 639.01 192.18 82.58 97.30 4 Wilayah Riau 3,007.32 2,960.77 1,236.21 260.79 115.41 111.14 5 Wilayah Kepulauan Riau 499.83 39.76 301.90 40.88 41.20 22.98 6 Wilayah Sumatera Selatan 3,295.08 1,067.48 1,017.77 234.75 116.00 147.23 …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 33 Wilayah Jawa Barat 20,871.52 25,419.11 7,610.34 1,422.88 503.81 398.45 34 Wilayah Banten 6,049.89 16,605.16 3,407.59 395.19 163.58 84.26 35 Dist. Jakarta Raya 14,824.00 4,140.34 12,539.23 1,482.92 1,396.61 195.20

## 3.2. Preprocessing Data
Tahap pre-processing dilakukan sebelum analisis untuk memastikan data yang digunakan akurat. Data yang didapatkan pada penelitian ini telah akurat dan sangat minim nilai null.  Data yang di peroleh pertahun tersebut kemudian disatukan pada satu tabel berdasarkan variabel seperti yang ditujukan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Akumulasi data pendistribusian listrik dari tahun 2014-2022
No Satuan PLN/ Provinsi Rumah Tangga Industri Bisnis Sosial Gedung Kantor Pemerintah Jalan Umum 1 Wilayah Aceh 14,718.97 1302.87 3866.09 1565.62 855.05 1050.67 2 Wilayah Sumatera Utara 46,551.45 23630.17 13906.16 3375.31 1150.99 3698.17 3 Wilayah Sumatera Barat 14,938.30 8056.82 4514.05 1311.53 621.73 839.32 4 Wilayah Riau 22,881.68 6931.58 9077.21 1690.11 881.13 1228.73 5 Wilayah Kepulauan Riau 3,954.30 311.98 2151.17 274.38 304.17 193.92 6 Wilayah Sumatera Selatan 27,097.24 8066.36 7913.83 1617.35 916.32 1177.85 ….  ….. ….. ….. ….. ….. …... ….. 33 Wilayah Jawa Barat 166,559.08 205651.98 50909.48 9347.15 3722 3105.9 34 Wilayah Banten 40,207.45 111446.98 21891.22 2311.47 1161.61 673.2 35 Dist. Jakarta Raya 125,995.80 51211.27 108466.03 11719.59 11799.27 2684.04
Pada tahap ini juga dilakukan pembagian regionalisasi data pendistribusian listrik ke dalam beberapa regional yaitu Sumatera, Jawa-Bali, Kalimantan-Sulawesi, dan Papua. Regional ini dibagi berdasarkan letak geografis  wilayah  dikarenakan  setiap  wilayah  geografis  memiliki  karakteristik  yang  berberda  terhadap kepadatan  penduduk,  infrastruktur,  dan  sumber  daya.  Dengan  membagi  data  distribusi  listrik  berdasarkan wilayah geografis memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan pengelolaan yang lebih efektif, yang pada akhirnya mendukung tujuan utama penelitian dan perencanaan strategis. Pada tabel 3-6 adalah data distribusi PLN yang telah terbagi menjadi beberapa regional.
Tabel 3. Wilayah Regional Sumatra. No Satuan PLN/Provinsi Label 1 Wilayah Aceh Aceh 2 Wilayah Sumatera Utara Sumut 3 Wilayah Sumatera Barat Sumbar 4 Wilayah Riau Riau 5 PT PLN Batam Batam 6 Wilayah Kepulauan Riau Kepri 7 Wilayah Jambi Jambi 8 Wilayah Bengkulu Bangkulu 9 Wilayah Sumatera Selatan Sumel 10 Wilayah Bangka Belitung Babel 11 Distribusi Lampung Lampung Tabel 4. Wilayah Regional Jawa-Bali No Satuan PLN/Provinsi Label 1 Wilayah Banten Banten 2 Wilayah Jawa Barat Jabar 3 Dist. Jakarta Raya dan Tangerang Jakarta 4 Wilayah Jawa Tengah Jateng 5 Wilayah D.I. Yogyakarta Jogja 6 Dist. Jawa Timur Jatim 7 Distribusi Bali Bali 8 Wilayah Nusa Tenggara Barat NTB 9 Wilayah Nusa Tenggara Timur NTT Tabel 5. Wilayah Regional Kalimantan-Sulawesi. No Satuan PLN/Provinsi Label 1 Wilayah Kalimantan. Barat Kalbar 2 Wilayah Kalimantan Tengah Kalteng 3 Wilayah Kalimantan Selatan Kalsel 4 Wilayah Kalimantan Timur dan Utara Kaltim/Kal tara 5 PT PLN Tarakan Tarakan 6 Wilayah Sulawesi Barat Sulbar 7 Wilayah Sulawesi Selatan Sulsel 8 Wilayah Sulawesi Tengah Sulteng 9 Wilayah Sulawesi Tenggara Sultra 10 Wilayah Gorontalo Gorontalo 11 Wilayah Sulawesi Utara Sulut 12 Wilayah Maluku Maluku 13 Wilayah Maluku Utara Malut Tabel 6. Wilayah Regional Papua. No Satuan PLN/Provinsi Label 1 Wilayah Papua Barat Pabar 2 Wilayah Papua Papua
Dalam Tabel 6, regional Papua hanya mencakup dua wilayah, yaitu Wilayah Papua Barat dan Wilayah Papua. Oleh karena itu, proses clustering tidak dilakukan untuk regional Papua karena jumlah wilayah yang terbatas dan tidak memungkinkan membentuk cluster. Algoritma clustering dirancang untuk mengidentifikasi pola dan mengelompokkan data yang serupa dalam dataset yang besar. Karena regional Papua hanya memiliki dua  wilayah,  tidak  ada  cukup  data untuk  membentuk  beberapa cluster yang  berbeda. Clustering tidak  akan memberikan wawasan yang signifikan atau pemisahan dalam dataset yang kecil, karena cluster yang bermakna biasanya memerlukan jumlah data yang lebih besar untuk secara efektif membedakan antara kelompok yang berbeda.

## 3.3 Algoritma DBSCAN

## 3.3.1 Menentukan Nilai Parameter Epsilon dan Min sample
Tahap  awal  dalam  penerapan  algoritma  DBSCAN adalah  menetukan  nilai  parameter Epsilon dan Min_sample . Pada Penelitian ini menggunakan fungsi GridSearchCV dari pustaka sklearn dari Phyton . Fungsi tersebut digunakan untuk menemukan parameter terbaik dari model clustering yang akan memberikan hasil clustering  yang  optimal  [26].  Fungsi  ini  secara  sistematis  menguji  berbagai  kombinasi  parameter  yang ditentukan  dalam  grid  dan  mengevaluasi  model  menggunakan  skor  tertentu  untuk  memilih  kombinasi parameter terbaik. Untuk clustering, “ GridSearchCV” dapat menggunakan metrik evaluasi seperti silhouette score yang mengukur seberapa mirip objek dalam cluster dibandingkan dengan objek di cluster lain. Silhouette score memberikan nilai antara  -1 dan 1, di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan clustering yang lebih baik.

## 3.3.2 Clustering Menggunakan Algoritma DBSCAN
Fungsi GridSearchCV digunakan  untuk  menemukan  parameter epsilon dan min_sample terbaik berdasarkan Shilluete score tertinggi. Untuk ketiga region yang dievaluasi, masing-masing region terbagi ke dalam  2  cluster.  Sebagai  pembanding,  dicoba  pula  tampilkan  hasil  dengan  cluster  terbanyak,  yaitu  masing- masing region terbagi ke dalam 3 cluster.
Gambar 2. Hasil Clustering regional Jawa-Bali 2 Cluster
Tabel 7. Jumlah cluster 2 regional Jawa-Bali
Gambar 3 . Hasil Clustering regional Jawa Bali 3 Cluster Tabel 8. Jumlah cluster 3 regional Jawa-Bali Cluster -1 Cluster 0 Jateng NTT Jatim NTB Jakarta Jogja Jabar Bali Banten Cluster -1 Cluster 0 Cluster 1 Jakarta NTT Jateng NTB Jatim Jogja Jabar Bali Banten
Dari berbagai cluster hasil nilai epsilon dan min_sample berbeda, anggota cluster dan jumlah cluster yang  terbentuk  sama.  Untuk  visualisasi  digunakan Principal  Component  Analysis (PCA)  yang memproyeksikan data dengan dimensi banyak ke dalam 2 dimensi kartesian, x dan y . Gambar  2  dan  3  menampilkan  hasil clustering dari  regional  Jawa-Bali,  dimana  hasil  dari  2 cluster berdasarkan  nilai Sillhouette  Score terbaik,  yaitu  0.62.  Parameter-parameter  optimalnya  adalah eps 1.7  dan min_pts 4. Sedangkan Gambar 3 menggunakan parameter eps 1.9 dan min_pts 3, dengan nilai Sillhouette Score 0,61. Dari Gambar 2 dan 3, terlihat bahwa anggota cluster sama, kecuali Jakarta memisahkan diri dari cluster Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur.
Dari  analisa  profil  propinsinya,  pembagian  ke  dalam  3  cluster  untuk  region  Jawa-Bali  lebih  dapat menggambarkan situasi geogragis, demografis, dan karakteristik daerah di sektor bisnis dan industri. Misalnya antara  Jakarta  dan  Jawa  Barat,  Tengah  dan  Timur,  memiliki  kemiripan  dari  segi  jumlah  penduduk,  namun sangat berbeda bila ditinjau dari kepadatan penduduk per km-nya. Di samping itu, rentang nilai dari jumlah penduduk pun sebenarnya masih ada gap yang cukup jauh antara Jakarta dan Jawa Barat/Tengah/Timur.
Sedangkan provinsi lainnya relatif sama, yaitu propinsi dengan jumlah penduduk yang jauh lebih kecil. Dari segi industri dan bisnis, profil Jakarta pun relatif berbeda dari porsi penggunaan listrik industri, karena jumlah  industri  di  Jakarta/Tangerang  tidak  sebanyak  di  Jawa  Barat/Tengah/Timur.  Di  Jakarta  lebih  banyak gedung-gedung  bertingkat  dibanding  pabrik-pabrik  yang  lebih  banyak  mengonsumsi  listrik  untuk  mesin- mesinnya.
Sedangkan  pada  propinsi  di  cluster  lain,  secara  nyata  jumlah  industrinya  tidak  sebanyak  wilayah lainnya.  Kecuali  di  Banten,  walaupun  terdapat  industri  pengolahan  besi  di  Cilegon,  namun  tidak  dapat menyaingi banyaknya pabrik dan industri yang ada di Jawa Barat/Tengah/Timur, sehingga terpisah clusternya.
Gambar 4 dan 5 juga menunjukkan perbandingan dari anggota hasil clustering yang menghasilkan 2 dan 3 cluster. Kaltim dan Kaltara, dan Sulawesi Tenggara (ibukota Makassar) memang secara nyata memiliki kota-kota industri yang besar dibandingkan wilayah lainnya. Seperti kita ketahui, di Kaltim terdapat banyak tambang minyak dan mineral, sehingga industri dan kota-kota berkembang lebih pesat dari wilayah lainnya. Demikian  juga  dengan  Sultra,  sudah  sejak  lama  lebih  maju  dibanding  wilayah  lainya  di  Sulawesi.  Setelah proses clustering menghasilkan 3 cluster pun, posisi cluster yang berisi kedua propinsi tersebut tidak berubah. Sedangkan propinsi Kalbar dan Kalsel justru keluar dari cluster sebelumnya dan membentuk cluster sendiri (cluster  1).  Hal  ini  dapat  diprediksi  karena  kedua  propinsi  ini  memiliki  kemiripan  yang  lebih  signifikan dibandingkan cluster pendahulunya saat masih membentuk cluster yang sama dengan cluster 0.
Gambar  6  dan  7  menunjukkan  ilustrasi  hasil  pengelompokan  untuk  2  dan  3  cluster.  Terlihat  bahwa propinsi Sumut konsisten berada dalam cluster terpisah. Hal ini dapat dimaklumi bahwa dari area Sumatera, Sumut sudah sejak lama berkembang industrinya, serta jumlah penduduk yang relatif lebih besar dari propinsi lainnya.  Bila  ditilik  dari  perubahan  2  ke  3  cluster,  propinsi  Aceh,  Sumbar,  Riau,  Lampung  dan  Sumsel memisahkan diri dari cluster awalnya. Ditinjau dari data profil propinsi, anggota cluster ini, memang cenderung lebih mirip satu dengan lainnya. Namun, menurut ilustrasi Gambar 7, bisa jadi 1 atau 2 propinsi yang di sebelah kiri, dapat memiliki beberapa ciri yang sama atau mirip dengan anggota cluster 0.
Gambar 4 . Regional Kalimantan-Sulawesi (2 Cluster)
Tabel 9. Jumlah cluster 2 regional Kalimantan-
Sulawesi
Gambar 5 . Regional Kalimantan-Sulawesi (3 Cluster) Tabel 10. Jumlah cluster 3 regional Kalimantan- Sulawesi Cluster 0 Cluster -1 Sulbar Kaltim/Kaltara Malut Sulsel Maluku Gorontalo Sultra Sulteng Sulut Kalteng Kalbar Kalsel Tarakan Cluster 0 Cluster 1 Cluster -1 Tarakan Kalbar Kaltim/Kaltara Sulbar Kalsel Sulsel Malut Maluku Gorontalo Sultra Sulteng Kalteng Sulut Gambar 6 . Regional Sumatera (2 Cluster)
Tabel 11. Jumlah cluster 2 regional Sumatera
Gambar 7 . Regional Sumatera (3 Cluster)
Tabel 12. Jumlah cluster 3 regional Sumatera Cluster 0 Cluster -1 Kepri Sumut Bengkulu Babel Batam Jambi Aceh Sumbar Riau Lampung Sumsel Cluster 0 Cluster 1 Cluster -1 Kepri Aceh Sumut Bengkulu Sumbar Babel Riau Batam Lampung Jambi Sumsel

## 3.3. Sillhouete Coeficient
Data hasil pengujian kuantitatif dari Sillhouete Coeficient pada algoritma DBSCAN, dapat dilihat pada Tabel  13.  Tabel  tersebut  menunjukkan  komposisi  parameter  DBSCAN  yang  menghasilkan  jumlah  cluster
optimal untuk setiap region. Untuk pembanding, diberikan juga data parameter dengan hasil jumlah cluster terbanyak.
Tabel 13. Komposisi parameter tuning dan skor Sillhouete Coefficient Parameter eps Min sample Regional Skor Silhouette Score Jumlah Cluster 1.7 4 Jawa-Bali 0,62 2 1.9 3 0,61 3 1.4 3 Kalimantan-Sulawesi 0,67 2 1.5 2 0,54 3 1.9 3 Sumatera 0,64 2 1.6 3 0,57 3
Dari data pengukuran menggunakan metrik silhouette coefficient pada berbagai nilai parameter epsilon ( eps ) dan min_sample , dapat disimpulkan bahwa variasi nilai eps dan min_sample memengaruhi kualitas dan struktur klaster dalam data secara signifikan. Pada Tabel 10, untuk region Jawa-Bali mendapatkan score terbaik di angkat 0,62 dengan menggunakan parameter eps 1.7 dan min_sample 4 dan mendapatkan cluster terbanyak dengan  score  0,61  menggunakan  parameter eps 1.9  dan min_pts 3.  Regional  Kalimantan-Sulawesi mendapatkan  score  terbaik  yaitu  0,67  dan  juga  cluster  terbanyak  yaitu  3  cluster  dengan  score  0,54.  Pada regional Sumatera mendapatkan score terbaik yaitu 0,64 dan cluster terbanyak yaitu 3 cluster dengan score 0,57.

## 3.4. Perbandingan dengan Metode Lainnya
Dari data yang sama, Mulyadi dkk [28] menggunakan metode mini batch K-means clustering, dan Utari dkk [29] menerapkan metode clustering mean shift. Untuk hasil pembentukan 2 cluster, metode ini memiliki hasil  yang  sama  dengan  K-means  untuk  regional  Jawa-Bali,  dan  Kalimantan-Sulawesi.  Sedangkan  untuk regional Sumatera, tidak dilaporan hasil clustering metode K-means. Sedangkan untuk hasil pembentukan 3 cluster, metode K-means hanya melaporkan region Sumatera, di mana hasil yang diperoleh sama persis dengan metode yang diusulkan bila dipilih jumlah cluster terbanyak (3 cluster).
Sedangkan  metode  mean  shift  dalam  [28]  hanya  melaporkan  hasil  sebanyak  3  cluster  untuk  semua region  kecuali  Papua.  Untuk  region  Sumatera,  terdapat  perbedaan  anggota  pada  cluster  tengah,  yaitu  tidak terdapat Aceh pada metode mean-shift, sedangkan metode ini dan K-means, Aceh berada pada cluster tengah. Untuk region Jawa-Bali, hasil cluster metode ini juga berbeda dengan metode K-means, yaitu pada K-means, Jakarta menjadi cluster yang sama dengan Jabar, sedangkan untuk cluster tengah, Banten bergabung dengan Jateng dan Jatim. Terakhir untuk region Kalimantan-Sulawesi, juga terdapat perbedaan hasil, di mana pada metode K-means, Sulsel sendirian berada pada cluster terpisah, sedangkan Kaltim/Kaltara bergabung ke cluster tengah. Bila dilihat dari visualisasi pada proyeksi sumbu x dan y, posisi propinsi untuk cluster tengah memang lebih tepat diisi oleh 3 propinsi, yaitu Kalbar, Kalsel dan Kaltim/Kaltara. Besar kemungkinan untuk wilayah regional ini, metode K-means lebih tepat dalam melakukan pengelompokan. Sedangkan untuk yang lainnya, masih  perlu  analisa  lebih  mendalam  dari  berbagai  faktor  yang  mungkin  juga  perlu  dilibatkan  dalam pembentukan cluster.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang melalui tahapan identifikasi masalah, studi literatur, dan pengumpulan data dari sumber-sumber yang relevan, serta pre-processing data, penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa data distribusi  listrik  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  cluster  menggunakan  DBSCAN. Algoritma  ini dipilih  karena  kemampuannya  dalam  mengidentifikasi  pola  dan  mengelompokkan  data  yang  serupa  dalam dataset yang besar, serta kemampuannya menangani anomali atau noise dalam data. Hal ini mengindikasikan bahwa  terdapat  perbedaan  dalam  pola  distribusi  listrik  berdasarkan  kategori  penggunaannya  di  berbagai provinsi di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma DBSCAN mampu mengelompokkan data distribusi listrik di Indonesia dengan baik. Algoritma DBSCAN mampu mengelompokkan data distribusi listrik di  Indonesia  menjadi  2  hingga  3  klaster  berdasarkan  letak geografis.  Nilai  Silhouette  Score  yang  diperoleh menunjukkan bahwa kualitas dan struktur klaster dalam data secara signifikan. Nilai Silhouette Score terbaik untuk regional Jawa-Bali adalah 0,62 dengan menggunakan parameter eps 1.7 dan min_sample 4, sedangkan untuk  regional  Kalimantan-Sulawesi  adalah  0,67  dengan  parameter  eps  1.4  dan  min_sample  3,  dan  untuk regional  Sumatera  adalah  0,64  dengan parameter  eps  1.9  dan  min_sample  3.  Hasil  clustering  menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  pola  distribusi  listrik  di  antara  regional  geografis  di  Indonesia. Secara  umum, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  DBSCAN  efektif  sebagai  alat  untuk  menganalisis  distribusi  listrik  di Indonesia.  Ini  memberikan  kontribusi  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  untuk  perencanaan  dan pengelolaan distribusi energi dan memahami pola distribusi listrik di Indonesia berdasarkan letak geografis.

## REFERENSI
[1] C. Astria, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Metode K-Means pada Pengelompokan Wilayah Pendistribusian  Listrik,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol. Inf. ,  pp.  306–312,  2019,  [Online].  Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7C306
[2] A.  Herlambang,  “Pengelompokkan  Data  Penggunaan  Energi  Listrikmenggunakan  Algoritma  Mini Batch,” vol. 9, no. 5, pp. 2144–2153, 2022.
[3] A. K. Poluakan, R. F. Runtuwene, and S. A. P. Sambul, “Pengaruh Kompensasi  Terhadap  Kinerja Pegawai PT. PLN (Persero) UP3 Manado,”
J. Adm. Bisnis , vol. 9, no. 2, p. 70, 2019, doi: 10.35797/jab.9.2.2019.25114.70-77.
[4] Kementrian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  Direktrat  Jenderal  Keteragalistrikan,  “Statistik Ketenagalistrikan  2020,” Kementrian  Energi  dan  Sumber  Daya  Miner.  Direktrat  Jenderal Keteragalistrikan , vol. 34, no. April, p. 122, 2021.
[5]       S. PLN, “01001 - 210621,” Stat. PLN 2020 , vol. 2, no. 2, pp. 407–416, 2021.
[6] H. Hendrocahyo and L. Kurniawati, “Understanding the Financial Performance of PT PLN (Persero): A Narrative on State-Owned Enterprise (SOE) with a Mandate of Electricity in Indonesia,” Binus Bus. Rev. , vol. 13, no. 3, pp. 241–258, 2022, doi: 10.21512/bbr.v13i3.7883.
[7] T. Wang, C. Ren, Y. Luo, and J. Tian, “NS-DBSCAN: A density-based clustering algorithm in network space,” ISPRS Int. J. Geo … , 2019, [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2220-9964/8/5/218
[8] D.  N.  Batubara,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  Datamining Klastering Pada Perusahaan Industri Mikro di Indonesia,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 330–335, 2020, [Online].
Available: http://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sainteks/article/view/457
[9] K. Wang, R. Yang, C. Liu, T. Samarasinghalage, and Y. Zang, “Extracting Electricity Patterns from High-dimensional Data: A comparison of K-Means and DBSCAN algorithms,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 1101, no. 2, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1101/2/022007.
[10] M. Civera, L. Sibille, L. Z. Fragonara, and R. Ceravolo, “A DBSCAN-based automated  operational modal  analysis  algorithm  for  bridge  monitoring,” Measurement ,  2023,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224123000155
[11] T. Cerquitelli et al. , “Discovering electricity consumption over time for residential consumers through cluster analysis,” 2018 14th Int. Conf. Dev. Appl. Syst. DAS 2018 - Proc. , pp. 164–169, 2018, doi: 10.1109/DAAS.2018.8396090.
[12] M.  Z.  Hossain,  M.  J.  Islam,  M.  W.  R.  Miah,  and  ...,  “Develop  a  dynamic DBSCAN  algorithm  for solving  initial  parameter  selection  problem  of  the DBSCAN  algorithm,” …  Journal  of  Electrical … .  researchgate.net,  2021. [Online].  Available:  https://www.researchgate.net/profile/Md-Hossain- 1195/publication/354622722_Develop_a_dynamic_DBSCAN_algorithm_f or_solving_initial_parameter_selection_problem_of_the_DBSCAN_algorit hm/links/6174b6b9eef53e51e1db7806/Develop-a-dynamic-DBSCAN- algorithm-for-sol
[13] C.  Dewi,  E.  P.  Siam,  G.  A. Wijayanti,  M.  Putri,  and ...,  “Comparison  of  DBSCAN  and  K-Means clustering for grouping the village status in Central Java 2020,” J. Mat. … , 2021, [Online]. Available: http://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/11704
[14] K. Wang, R. Yang, C. Liu, and ..., “Extracting Electricity Patterns from High-dimensional Data: A comparison  of  K-Means  and  DBSCAN  algorithms,” …  Ser.  Earth  … ,  2022,  doi:  10.1088/1755- 1315/1101/2/022007.
[15] PT. PLN (PERSERO), “Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN (Persero) 2021- 2030.,” Rencana Usaha Penyediaan Tenaga List. 2021-2030 , pp. 2019–2028, 2021.
[16] S. Qianhao, L. Yunhao, D. Zeyu, and ..., “Data Mining-based Multi- objective Economic Dispatching of Distribution Network with Distributed Generation  and  Electric  Vehicle,” …  Power  Energy  … , 2021,  [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9735877/
[17] R. Simarmata and Y. T. Samuel, “Analisa Pengaruh Penggunaan Gadget Terhadap Nilai Akhir
[18] A.  Journal et  al. ,  “Penggunaan  Data  Mining  sebagai  Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Terhadap  Rumah  Ibadah  (Studi  Kasus :  Rumah  Ibadah  di  Kabupaten  Tanggamus),” Aisyah  J. Informatics Electr. Eng. , vol. 4,  no. 1, pp. 55–65, 2022, [Online]. Available: https://jti.aisyahuniversity.ac.id/index.php/AJIEE/article/view/105
[19] N. Nazeriandy, Y. Syahra, and M. Syaifudin, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Pada PT.PLN (Persero) Rayon Medan Selatan Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 20, no. 1, p. 20, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2431.
[20] P. N. Lhokseumawe, K. Pengantar, rahayu deny danar dan alvi furwanti Alwie, A. B. Prasetio, and R. Andespa,  “Prediksi  Beban  Listrik  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Dan  Particle  Swarm Optimization (Studi Kasus: Pt Pln Rayon Panam),” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[21] N. R. Hikmiyah, R. R. A. Siregar, B. Prayitno, D. T. Kusuma, and N. G. Pahiyanti, “Metode Fuzzy Subtractive  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Penggunaan  Energi  Listrik  Rumah  Tangga,” Petir , vol. 14, no. 2, pp. 269– 279, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1448.
[22] G. C. Pamuji and H. Rongtao, “A Comparison study of DBScan and K- Means Clustering in Jakarta rainfall  based  on  the  Tropical  Rainfall  Measuring  Mission  (TRMM)  1998-2007,” IOP  Conf.  Ser. Mater. … , 2020, doi: 10.1088/1757-899X/879/1/012057.
[23] S. Chowdhury, N. Helian, and R. C. de Amorim, “Feature weighting in DBSCAN using reverse nearest neighbours,” Pattern Recognition . Elsevier, 2023. [Online]. Available:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320323000158
[24] Y. Xu, Y. Zheng, C. He, and Z. Wang, 2019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC) , no. 2019 Ccdc. 2019.
[25] P.  PLN  (PERSERO),  “Company  Profile  Company  Profile,” Mki ,  no.  16,  pp. 1–17,  2019,  [Online]. Available: https://www.usf.edu/business/documents/departments/finance/smif/analysis- baba.pdf%0Ahttps://stories.starbucks.com/uploads/2019/01/AboutUs- Company-Profile-1.6.21- FINAL.pdf
[26] AHMAD,  Ghulab  Nabi,  et  al.  Efficient  medical  diagnosis  of  human  heart  diseases  using  machine learning techniques with and without GridSearchCV. IEEE Access , 2022, 10: 80151-80173.
[27] Li, Z., Zhang, Y., & Wu, X. (2020). Silhouette-based clustering for time series data. In 2020 IEEE International Conference on Data Science (ICDS) (pp. 274-279). IEEE.
[28] S. Mulyadi, F. Insani, S. Agustian, and L. Afriyanti, “Pengelompokkan Data Pendistribusian Listrik Menggunakan Algoritma Mini Batch K-Means,” vol. 3, 2024.
[29] R.  Utari,  F.  Insani,  S.  Agustian,  and  L.  Afriyanti,  “Pengelompokkan  Data  Pendistribusian  Listrik Menggunakan Algoritma Mean shift,” vol. 3, 2024.