## Journal of Science and Engineering
IMPLEMENTASI MODEL PDCA DALAM MANAJEMEN SUMBER DAYA ENERGI

## LISTRIK
Miftah Muhammad a* , Hafid Syaifuddin b
ab Universitas Khairun, Ternate, Indonesia

## Article history
Received 3 Juli 2022
Received in revised form
5 Juli 2022
Accepted
15 Juli 2022
*Corresponding author miftah.muh @unkhair.ac.id

## Graphical abstract Abstract
The need for energy, especially electrical energy, continues to increase accompanied by the growth of population  and  housing.  Especially  in  Indonesia,  the  increase  in  household  electricity  use  in  2017 reached  95%.  This  is  certainly  very  influential  on  the  raw  materials  to  produce  electrical  energy. Various efforts have been made to reduce electricity consumption, especially in households. One way is to apply the concept of Energy Management System (EMS) with the Plan-Do-Check-Act (PDCA) model. The research also applies PDCA but focuses on the Plan stage. The plan stages are carried out by applying the C4.5 algorithm to form a rule in terms of predicting household electricity. This study also tested the performance of the system by using a confusion matrix. The data applied are real data collected in Ternate City, North Maluku, Indonesia. The results showed that the rules formed were 19 rules. System accuracy varies depending on the amount of training data applied. However, for the highest accuracy when  the training data is applied, there are 55 training data where  the accuracy obtained is 80%.
Keywords : PCDA,  Electrical energy resource management, C4.5

## Abstrak
Kebutuhan  akan  energi  terutama  energi  listrik  terus  meningkat  diiringi  dengan  bertumbuhnya penduduk dan rumah penduduk. Khusus di Indonesia peningkatan penggunaan listrik rumah tangga pada tahun 2017 mencapai 95%. Hal tersebut tentu sangat berpengaruh terhadap bahan baku untuk menghasilkan  energi  listrik.  Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk  menekan  konsumsi  listrik khususnya pada rumah tangga. Salah satu cara yaitu dengan menerapkan konsep Energy Manajemen System (EMS) dengan model Plan-Do-Check-Act (PDCA). Pada penelitian juga menerapkan PDCA namun berfokus pada tahapan Plan. Tahapan plan yang dilakukan yaitu dengan menerapkan algoritma C4.5 untuk membentuk rule dalam hal prediksi listrik rumah tangga. Penelitian ini juga diuji kinerja sistem dengan menggunakan confusion matrix. Data-data yang diterapkan merupakan data real yang dikumpulkan di Kota Ternate, Maluku Utara, Indonesia. Hasil penelitian didapat bahwa rule yang terbentuk  sebanyak  19  rule.  Dengan  akurasi  sistem  bervariasi  tergantung  jumlah  data  latih  yang diterapkan. Namun untuk akurasi tertinggi ketika data latih yang diterapkan sebanyak 55 data latih dimana akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 80%.
Kata kunci : PCDA, Manajemen sumber daya energi listrik, C4.5
© 2022 Penerbit Fakultas Teknik Unkhair. All rights reserved

## 1.  PENDAHULUAN
Bertumbuhnya populasi dengan kemajuan teknologi disegala bidang begitu cepat menyebabkan kebutuhan akan energi juga semakin besar terutama energi listrik. Listrik merupakan energi yang paling banyak dibutuhkan. Hal ini karena energi listrik mudah dalam penyaluran dan mudah dikonversi kedalam bentuk energi. Itulah sebabnya dikatakan listrik merupakan energi vital bagi masyarakat modern saat ini. [1]
Kebutuhan energi listrik Sistem
Manajemen Energi
Model PLan-Do - Check-Act Metode Machine learning Decision Tree
Berdasarkan segmentasi yang dilakukan Perusahaan Listrik Negara (PLN), pelanggan listrik dibagi menjadi 5 sektor  yaitu  sektor  sosial,  rumah  tangga, bisnis/usaha, industri  dan  publik.  Khusus  untuk  penggunaan  listrik rumah  tangga,  di  Indonesia  penggunaan  listrik  rumah  mengalami  peningkatan  yang  sangat  signifikan, sebagaimana dari 52% di tahun 2001 menjadi 95% di tahun 2017. (Ministry of Energy and Material Resources, (2018)).
Konsumsi energi listrik yang terus tumbuh tentu berpengaruh terhadap bahan baku untuk menghasilkan energi listrik,  untuk  itu  saat  ini  pemerintah  terus  mengkampanyekan  budaya  hemat  energi  dikalangan  masyarakat sehingga dapat menekan penggunaan listrik terutama dalam penggunaan listrik rumah tangga sebagaimana yang diteliti  oleh    [2]  terkait  penggunaan  listrik  di  Indonesia.  Selain  itu,  untuk  melakukan  hemat  energi  listrik diterapkan energi manajemen sistem (EMS) dengan model Plan-Do-Check-Act (PDCA) [3]. Pada penelitian ini hanya  berfokus  pada  Plan.  Tahap  plan  pada  konsumsi  energi  listrik  pernah  juga  dilakukan  oleh  [4]  dengan menerapkan algoritma Autoencoder yang ada pada deep learning.
Beberapa penelitian terkait dengan prediksi konsumsi listrik sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya [5],    [6]  dengan  data-data  yang  diterapkan  yaitu  dari    UCI  Machine  Learning  Repository;  University  of California, School of Information and Computer Science. Khusus untuk Indonesia dalam prediksi konsumsi energi listrik juga sudah pernah dilakukan oleh beberapa peneliti lain (Alfa Saleh,2015) dengan menerapkan algoritma naive bayes. berbeda dengan [2] mengklasifikasikan jenis rumah dalam mengkonsumsi listrik. Sedangkan pada penelitian ini menerapkan algoritma machine learning dalam prediksi konsumsi listrik rumah tangga. Didalam machine learning terdapat beberapa algoritma untuk mengestimasi konsumsi listrik rumah tangga, sebagaimana yang akan diterapkan dalam penelitian yaitu menggunakan algoritma decision tree.

## 2.  METODE PENELITIAN
2.1 Supervised Learning
Supervised  learning  adalah  salah  satu  kelompok  algoritma  yang  ada  pada  machine  learning.  Biasanya supervised  learning  juga  disebut  sebagai  pembelajaran  menggunakan  guru.  Didalam  algoritma  supervised learning terdapat berbagai macam algoritma pembelajaran diantaranya Support vector machine, Jaringan Saraf Tiruan, C4.5, Naive Bayes, K-neares dan beberapa algoritma lainnya [7].

## 2.2 Metode Decision Tree
Metode Decision Tree (Pohon Keputusan) merupakan bagian dari metode klasifikasi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan rules.
Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah:
1). Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnyakompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik
2). Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sampel diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu
3).  Fleksibel  untuk  memilih  fitur  dari  node  internalyang  berbeda,  fitur  yang  terpilih  akan  membedakan  suatu kriteria  dibandingkan  kriteria  yang  lain  dalam  node  yang  sama.  Kefleksibelan  metod  pohon  keputusan  ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional.
4). Dalam analisis multivarian, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan kriteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
Kekurangan pada pohon keputusan adalah:
1). Terjadi overlapping terutama ketika kelas-kelas dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut  juga  dapat  menyebabkan  meningkatnya  waktu  pengambilan  keputusan  dan  jumlah  memori  yang diperlukan.
2). Pengakumulasian jumlah kesalahan dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar 3). Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal
4). Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

## 2.3 Algoritma ID3
Algoritma pohon keputusan ID3 atau Iterative Dichotomiser 3 (ID3) merupakan sebuah metode decision tree yang  telah  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan  sejak  tahun  1986.  Algoritma  pada  metode  ini  menggunakan konsep  dari  entropi  informasi.  Algoritma  ini  melakukan  pencarian  secara  rakus/menyeluruh  (greedy)  pada kemungkinan pohon keputusan.
2.4 Data Penelitian
Data penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil pada pelanggan PLN di kota Ternate, tepatnya pada kelurahan Jati. Data diambil melalui wawancara pada setiap rumah warga terkait penggunaan listrik dari setiap rumah.
2.5 Confusion matrix
Confusion Matrix adalah sebuah tabel untuk mengevaluasi informasi dari sistem dapat dilakukan dengan cara menghitung akurasi sistem berdasar inputan data training dan data uji. Untuk permasalahan dalam klasifikasi, pengukuran yang biasa digunakan adalah precision, recall dan accuracy [8]. Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.Recall adalah tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Accuracy  didefinisikan  sebagai  tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Adapun model confusion matrix ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion matrix Valid Value Prediction Value True False True True Positive (TP) / Correct Value False Positive (FP) / Unexpect ed Values False False Negative (FN) / Missing Value True Negative (TN) (Correct of Opposite Value) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁

## 3 .  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Dataset
Dataset yang digunakan sebanyak 70 data yang didapat dari hasil wawancara dengan masyarakat Kelurahan Jati. Data yang diminta yaitu jumlah anggota keluarga, luas rumah, pendapatan perbulan, daya listrik, jumlah peralatan elektronik yang dimiliki, dan penggunaan listrik perbulan. Untuk lebih jelasnya dataset dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 2. Dataset Penggunaan listrik rumah tangga

## 3.2   Hasil Pohon Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan model PCDA dengan metode Decision tree sesuai dengan langkah-langkah yang diterapkan maka didapat pohon keputusan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 2. Hasil pembentukan pohon keputusan

## 3.3   Rule Yang terbentuk
Selain pohon keputusan yang terbentuk maka ak
Dengan memperhatikan pohon keputusan pada gambar  2 diketahui bahwa semua cabang sudah mempunyai kelas masing-masing. Dengan demikian, pohon keputusan pada gambar 22 merupakan pohon keputusan akhir. Ssehingga rule yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan yaitu:
1.  Jika  Jumlah  Peralatan  Elektronik  =  Sedikit  dan  Jumlah  Anggota  Keluarga  =  Sedikit,  maka  Penggunaan Listrik = Hemat.
2. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedikit dan Jumlah Anggota Keluarga = Sedangndan Daya Listrik = Rendah, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
3. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedikit dan Jumlah Anggota Keluarga = Sedang dan Daya Listrik = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
4. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Rendah dan Jumlah Anggota Keluarga = Sedikit, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
5. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Rendah dan Jumlah Anggota Keluarga = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
6. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Rendah dan Jumlah Anggota Keluarga = Banyak, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
7. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
8. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Tinggi dan Pendapatan Perbulan = Rendah, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
9. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Tinggi dan Pendapatan Perbulan = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
10. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Tinggi dan Pendapatan Perbulan = Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
11. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Tinggi dan Pendapatan Perbulan = Sangat Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
12. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Sedang dan Daya Listrik = Sangat Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
13. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Pendapatan Perbulan = Rendah, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
14. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Pendapatan Perbulan = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
15. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Pendapatan Perbulan = Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Hemat.
16. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat.
17. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Daya Listrik = Sedang, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat. 18. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Daya Listrik = Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat. 19. Jika Jumlah Peralatan Elektronik = Banyak dan Luas Rumah = Kecil dan Daya Listrik = Sangat Tinggi, maka Penggunaan Listrik = Tidak Hemat

## 3.4   Hasil Pengujian confusion matrix
Setelah dilakukan berbagai macam perubahan jumlah data latih dan data uji, ternyata memiliki hasil persentase akurasi yang berbeda-beda. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.17.
Tabel 3. Hasil perbandingan confusion matrix

## Pembahasan
Berdasarkan hasil penerapan model PCDA dengan menerapkan metode ID3 didapat node teratas pada pohon keputusan yaitu pada kriteria jumlah peralatan elektroni. Artinya jumlah peralatan paling berpengaruh dalam penggunaan  listrik  rumah  tangga.  Kemudian  rule  atau  aturan  yang  terbentuk  yaitu  sebanyak  19  aturan. Selanjutnya  ketika  dilakukan  pengujian  dengan  confusion matrix  sebanyak  5  kali  pengujian  didapat  hasil  dan jumlah rule yang berbeda-beda. Misalnya ketika digunakan data lati 15, jumlah rule yang terbentuk sebanyak 9 rule. Dimana presisi sebesar 74,359%, recall 80,556% dan akurasi 69,091%.  Untuk 25 data latih jumlah rule yang terbentuk  sebanyak  13  rule.  Dimana  presisi  74,286%,  Recall  83,871%  dan  akurasi  68,889%.  35  data  latih diterapkan didapat jumlah 18 rule yang terbentuk dengan presisi 72,727%, recall 69,565% dan akurasi 62,857 %. Untuk 45 data latih dengan 25 data uji presisi yang dihasilkan yaitu 65%, recall 86,667%, akurasi 64% dan jumlah rule  yang  terbentuk  sebanyak  10  rule.  Sedangkan  ketika  menggunakan  55  data  latih  dengan  jumlah  data  uji sebanyak 15  data didapat  rule  yang  terbentuk  sebanyak  19  rule.  Dimana  presisi  91,667%,  recall  84,615%  dan akurasi 80%. Dengan demikian akurasi tertinggi didapatkan saat data latih sebanyak 55 data latih. Metode ID3 yang diterapkan kurang konsisten pada data penggunaan listrik rumah tangga. Hal ini karena tidak ada proses validasi data yang dilakukan.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode C4.5 dapat diimplementasikan untuk prediksi penggunaan listrik rumah tangga.
2.  Cara  implementasi  metode  C4.5  untuk  prediksi  penggunaan  listrik  rumah  tangga  dengan  cara mengumpulkan data (dataset penggunaan listrik rumah tangga), membagi data (data latih dan data uji), kemudian menghitung entropy, gain, split info, dan gain ratio data latih.
3. Jumlah data latih yang digunakan sangat mempengaruhi dalam pembentukan rule keputusan.
4. Rule keputusan yang diperoleh dari hasil perhitungan data latih digunakan untuk mencari hasil prediksi dari data uji. Semakin banyak data uji yang diprediksi dengan benar maka semakin tinggi akurasi yang diperoleh. 5. Hasil pengujian dari 70 data penggunaan listrik rumah tangga dengan data latih sebanyak 55 data dan data uji sebanyak 15 data, diperoleh rule keputusan sebanyak 19 rule, dengan hasil persentase presisi 91,667%, recall 84,615% dan akurasi 80%.
6. Pengujian degan menggunakan white box menunjukkan bahwa implementasi sistem berhasil dibuat.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  telah  berperan  dalam  penelitian  analisis produktivitas  waktu  kerja  alat  berat  pada  pembangunan  lanjutan  reklamasi  dan  jalan  kawasan  kayu  merah- kalumata) sehingga penelitian ini dapat di selesaikan dengan baik.

## References
[1] Jasinski, T., 2019. Modeling electricity consumption using nighttime light images and artificial neural networks. Energy.179 831-842.ScienceDirect
[2] Lee, C, Y., Kaneko, S., dan Sharifi A., 2020. Effects of building types and materials on household electricity consumption in Indonesia. Sustainable Cities and society (54). 1-11. ScienceDirect
[3] Prashar,  A.  2017.  Adopting  PDCA  (Plan-Do-Check-Act)  Cycle  for  Energy  Optimization  in  Energy- Intensive SMEs. J. Clean. Prod. 145, 277 – 293.
[4] Kim, J-Y., dan Cho, S-B., 2019. Electric Energy Consumption Prediction by Deep Learning with State Explainable Autoencoder. Energies.1-14. doi:10.3390/en12040739
[5] Zhuang,  Z.,  Chen,  H.,  dan  Luo,  X.,  2019.Spatial  Granularity  Analysis  on  Electricity  Consumption Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network. 10th International Conference on Applied Energy (ICAE2018), Energy Procedia. 2713-2718. Hongkong.
[6] Chang, Z., Zhang, Y., dan Chen, W., 2019. Electricity price prediction based on a hybrid model of adam optimized LSTM neural network and wavelet transform, Energy. 187. 1-12. ScienceDirect
[7] Harrington, P., Machine Learning In Action, New York: Manning Publication, 2012.
[8] Ridwan, M., Suyono, H., & Sarosa, M., 2013, Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. jurnal EECCIS, 7(1), 59-64.