## IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PT PLN BERDASARKAN PENGGUNAAN PER KELOMPOK PELANGGAN
Taufan Maulana, Rini Astuti, Fadhil Muhammad Basysyar Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Managemen dan Informatika IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Karyamulya Kec.Kesambi Kota Cirebon Jawa barat 45135, Indonesia taufanmaulana201201@gmail.com

## ABSTRAK
Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  merupakan  perusahaan  milik  negara  yang  bertanggung  jawab  atas penyediaan  listrik  di  Indonesia.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  adalah  menggunakan  data mining  yaitu  regresi  linear  berganda  untuk  memprediksi  pendapatan  PT  PLN.  Penelitian  ini  data  didapatkan dengan melakukan pencarian di website resmi PT PLN yaitu https://web.pln.co.id/stakeholder/laporan-statistik. data  yang  akan  diteliti  pada  penelitian  ini  merupakan  data  penggunaan  perkelompok  pelanggan  yang  meliputi data jumlah pelanggan per jenis pelanggan, daya tersambung per kelompok pelanggan (MVA), energi terjual per kelompok  pelanggan  (GWh),  pendapatan  per  kelompok  pelanggan  (juta  Rp),  energi  terjual  rata-rata  per  jenis pelanggan (kWh), tarif listrik rata-rata per kelompok pelanggan (Rp/kWh), dan tahun. Data tersebut terkumpul dari tahun 2014 sampai tahun 2022. Kemudian akan dilakukan analisa dan preprosesing sebelum akhirnya siap dilakukan  analisa  prediksi  menggukan  algoritma  regresi  linear  berganda.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan dan  setelah  dilakukan  pemodelan  didapatkan  penggunaan  per  kelompok  pelanggan  sangat  mempengaruhi tingkat pendapatan PT PLN, dengan didapati akurasi dari hasil model menggunakan r_score adalah 0.9924 dari hasil  pengujian matric dengan  menggunakan Mean  Absolute  error (MAE)  didapatkan  583656.0650, Mean Squared  Error (MSE)  didapatkan  894668323229.3309,  dan Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  didapatkan 945869.0835.  Dengan demikian pemodelan tersebut dikatakan efektif untuk melakukan prediksi menggunakan algoritma regresi linear berganda.
Kata kunci : Regresi Linear, Data Mining,  PT PLN (persero), Listrik

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  ialah  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  mempunyai tanggung  jawab terhadap penyediaan tenaga listrik di Indonesia.  Sebagai  entitas  utilitas  terbesar  di Indonesia,  PLN  memegang  peran  yang  amat  vital dalam  memberikan  pasokan  tenaga  listrik  untuk warga,  industri,  dan  sektor  usaha  lainnya.  Sejak pendiriannya pada tahun 1945, PLN telah mengalami pertumbuhan  yang  cepat  dalam  memberikan  layanan tenaga  listrik  untuk  komunitas  Indonesia.  Misi  inti perusahaan  ini  adalah  menjamin  ketersediaan, keandalan, dan keselamatan tenaga listrik bagi semua pelanggan di segala wilayah Indonesia.
Dalam  menjalankan  operasionalnya,  PT  PLN (Persero)  tidak  hanya  bertanggung  jawab  dalam menyediakan  listrik  bagi  masyarakat,  tetapi  juga perlu  mengelola  aspek  keuangan  perusahaan.  Salah satu  aspek  penting  dalam  pengelolaan  keuangan adalah  memprediksi pendapatan  yang akan diperoleh oleh  perusahaan.  Penghasilan  PT  PLN  dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor salah satunya adalah penggunaan  perkelompok,  yang  merujuk  pada pembagian  penggunaan  listrik  dalam  kategori- kategori  tertentu,  seperti  rumah  tangga,  industri,  dan komersial.  Setiap  kelompok  pengguna  memiliki kebiasaan  dan  karakteristik  penggunaan  listrik  yang berbeda.  Memprediksi  penghasilan  berdasarkan penggunaan perkelompok dapat memberikan manfaat
signifikan  bagi  PT  PLN.  Dengan  memiliki  perkiraan yang  akurat  tentang  penghasilan  di  masa  mendatang, PT  PLN  dapat  melakukan  perencanaan  keuangan yang  lebih  baik,  termasuk  alokasi  sumber  daya  dan pengambilan  keputusan  investasi  yang  tepat.  Salah satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penghasilan  adalah  algoritma  regresi linear.  Regresi  linear  adalah  metode  statistik  yang digunakan untuk memodelkan hubungan linier antara variabel  independen  (penggunaan  perkelompok)  dan variabel dependen (pendapatan). Dengan menganalisis  data  historis  penggunaan  perkelompok dan  penghasilan  PT  PLN,  algoritma  regresi  linear dapat  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  yang  ada di antara keduanya, serta memprediksi penghasilan di masa depan berdasarkan penggunaan perkelompok.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian sebelumnya, peneliti mendapati  setidaknya  tujuh  jurnal  yang  dianalisis sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini.  pembandingan sebelumnya akan menunjukan kejelasan dan justifikasi  yang  kuat  untuk  relevansi  dan  kontribusi penelitian ini.
Salah  satunya  ialah  Paper  [1]  dilakukan pengembangan  sistem  prediksi  penggunaan  listrik jangka  panjang  melalui  platform  web  dengan menggunakan  regresi  linear.  Tujuannya  adalah meramalkan  konsumsi  listrik  di  masa  depan  dengan
mempertimbangkan  variabel  seperti  kapasitas  daya terhubung,  populasi,  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB),  jumlah  pelanggan  listrik,  beban faktor,  kerugian  distribusi,  dan  volume  penjualan tenaga  listrik.  Metodologi  pengembangan  yang digunakan adalah pendekatan Agile , melibatkan tahap perencanaan,  desain,  pengembangan,  pengujian, peluncuran,  dan  perbaikan  berkelanjutan.  Hasil  uji coba  menggunakan  metode blackbox menunjukkan bahwa  sistem  prediksi  ini  beroperasi  efektif  dan memberikan  proyeksi  yang  akurat,  dengan  kapasitas daya terhubung pada tahun 2021 sekitar 3.848.954.690.  Dibandingkan  dengan  penggunaan Microsoft  Excel ,  terdapat  selisih  sebesar  0,11%, disebabkan  oleh  pembatasan  dan  keterbatasan komputasi. Uji fungsionalitas halaman login, pengisian data baru, dan pengubahan data menegaskan  bahwa  sistem  ini  berfungsi  sesuai harapan. Sistem ini juga dilengkapi dengan dashboard yang  menampilkan  grafik  dan  data  perkiraan konsumsi  listrik.  Diskusi  lebih  lanjut  mencakup proses  pengembangan  sistem,  spesifikasi  perangkat keras  dan  lunak,  serta  analisis  mendalam  tentang penerapan regresi linear. Secara keseluruhan, penelitian  ini  berhasil  menghasilkan  sistem  prediksi konsumsi listrik jangka panjang dengan akurasi tinggi untuk meramalkan kebutuhan listrik di masa depan.
Selanjutnya  berdasarkan  Paper  [2]  bertujuan untuk  meramalkan  penggunaan  energi  listrik  di PT.PLN  Medan  Selatan  menggunakan  metode  Data Mining, khususnya Regresi  Linier Berganda. Metode ini  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  hubungan antara  variabel  yang  tergantung (regressand) dengan satu  atau  lebih  variabel  yang  mempengaruhi (regressor). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penerapan  Regresi  Linier  Berganda  efektif  dalam menghasilkan  perkiraan  penggunaan  energi  listrik  di PT.PLN Medan Selatan. Prediksi untuk bulan Januari tahun 2020 mencapai 36,204,961.91 kWH. Penelitian ini  juga  melibatkan  formulir  seperti  Form  Login untuk  meningkatkan  keamanan  sistem  dan  Form Menu  Utama  sebagai  antarmuka  utama.  Dengan memanfaatkan  metode  Data  Mining,  terutama Regresi  Linier  Berganda,  penelitian  ini  memberikan kontribusi  berharga  dalam  meramalkan  kebutuhan energi  listrik  di  PT.PLN  Medan  Selatan.  Kontribusi ini  diharapkan  dapat  mendukung  upaya  perencanaan dan  peningkatan  layanan  yang  dilakukan  oleh PT.PLN Medan Selatan.
Paper  [3]  jurnal  tersebut  membahas  proyeksi pertumbuhan  permintaan  energi  listrik  di  Provinsi Jambi  dari  2020  hingga  2025  dengan  menggunakan data  dari  PT.  PLN  Persero  (2009-2014).  Studi  ini menerapkan  analisis  regresi  linear  untuk  mengkaji konsumsi  energi  listrik  di  sektor  rumah  tangga, industri,  bisnis,  dan  sosial.  Hasilnya  menunjukkan peningkatan  konsumsi  di  setiap  sektor, terbesar  pada sektor rumah tangga (23,89%), diikuti sektor industri (21,03%),  bisnis  (18,29%),  dan  sosial  (7,06%). Penelitian  ini  menggunakan  metode  ekonometri
untuk  memprediksi  konsumsi  energi  listrik  di  masa mendatang,  melibatkan  penetapan  fungsi  utilitas  dan analisis  regresi.  Proyeksi  kebutuhan  energi  listrik  di Provinsi  Jambi  antara  2020-2025  diperoleh  melalui pendekatan  ini.  Data  yang  digunakan  termasuk konsumsi  energi  rumah  tangga,  pendapatan  rumah tangga,  jumlah  pelanggan  rumah  tangga,  dan  harga energi  listrik  bagi  rumah  tangga.  Semua  data  ini menjadi  variabel  independen  dalam  analisis  regresi untuk  meramalkan  kebutuhan  energi  listrik  di  masa depan.
Paper  [4]  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meramalkan  dan  menganalisis  permintaan  energi listrik di Provinsi Sumatera Barat sampai tahun 2024. Metode  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  ialah analisis  regresi  linear  berganda.  Temuan  dari penelitian ini mengindikasikan bahwa beban listrik di Provinsi  Sumatera  Barat  terus  meningkat  seiring berjalannya  waktu.  Pada  tahun  2020,  diperhitungkan bahwa  beban  listrik  akan  mencapai  31.100.794  kWh dan  pada  tahun  2024  diperkirakan  mencapai 35.212.420 kWh. Ini menggambarkan bahwa kebutuhan  energi  listrik  di  wilayah  tersebut  terus bertambah  sejalan  dengan  pertumbuhan  penduduk dan kemajuan ekonomi.
Paper  [5]  Dalam  jurnal  ini,  dilakukan  evaluasi terhadap  Ranting  Kayu  Aro,  Kabupaten  Solok, selama periode 2004 hingga 2011, fokus pada jumlah pelanggan,  kapasitas  terhubung,  dan  penggunaan listrik.  Analisis  menunjukkan  peningkatan  tahunan sekitar  4,33%  dalam  penggunaan  listrik.  Uji  regresi dilakukan  untuk  menilai  kecocokan  model  regresi linear dalam meramalkan jumlah pelanggan. Proyeksi pertumbuhan antara tahun 2012 dan 2020 menunjukkan pertumbuhan rata-rata pelanggan sebesar  2,57%,  kapasitas  terhubung  sebesar  3,6%, dan penggunaan listrik sebesar 4,47%. Kesimpulannya,  terdapat  peningkatan  signifikan dalam  jumlah  pelanggan,  kapasitas  terhubung,  dan penggunaan  listrik  di  Ranting  Kayu  Aro,  Kabupaten Solok.  Fenomena  ini  mencerminkan  peningkatan kebutuhan energi listrik di daerah tersebut, menekankan  pentingnya  perencanaan  yang  akurat untuk menyesuaikan kapasitas produksi listrik dengan tuntutan masyarakat.
Paper  [6]  Penelitian  ini  bertujuan  menguji dampak  rasio  profitabilitas  terhadap  perubahan  laba perusahaan  dengan  fokus  pada  anak  perusahaan  PT PLN  (Persero).  Variabel  yang  diuji  meliputi Gross Profit  Margin (GPM) , Net  Profit  Margin (NPM), Return  on  Assets (ROA) ,  dan Return  on  Equity (ROE) . Hasil analisis menunjukkan secara keseluruhan,  GPM,  NPM,  ROA,  dan  ROE  secara signifikan  mempengaruhi  perubahan  laba.  Namun, ketika  dianalisis  terpisah,  GPM,  NPM,  dan  ROA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perubahan  laba,  sementara  ROE  tidak  berpengaruh. Ini menunjukkan bahwa GPM, NPM, dan ROA lebih relevan dalam meramalkan perubahan laba dibandingkan  dengan  ROE.  Persamaan  regresi  linear
berganda  menggunakan  variabel  tersebut  sebagai faktor  prediksi  perubahan  laba  perusahaan.  Hasil statistik  deskriptif  menunjukkan  rata-rata  laba perusahaan sekitar 1,516,942.27 juta rupiah, memberikan  gambaran  kinerja  profitabilitas  selama periode penelitian.
Paper  [7]  Dalam  studi  tersebut,  dilakukan analisis  data  menggunakan  metode  tren  linear  untuk memprediksi pertumbuhan populasi, Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  dan  beban  listrik hingga  tahun  2026.  Hasil  prediksi  menunjukkan peningkatan  beban  listrik  dari  1541,146  MW  pada tahun 2022  menjadi 1970,241 MW pada tahun 2026. PDRB  dan  jumlah  penduduk  juga  menunjukkan peningkatan  konsisten  setiap  tahun.  Selain  itu, analisis masa pakai transformator distribusi dilakukan,  melibatkan  berbagai  parameter  seperti persentase  beban  daya,  tegangan  output,  arus  beban, kesalahan  persentase  masa  pakai,  degradasi,  dan  sisa masa  pakai  transformator  distribusi.  Berdasarkan analisis  regresi,  disimpulkan  bahwa  nilai  PDRB  dan jumlah  penduduk  berpengaruh  pada  penggunaan listrik  di  penyulang  Area  Ambon.  Metode  regresi linier  berganda  digunakan  untuk  memprediksi  beban di  penyulang  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai panduan untuk merencanakan  dan mengelola  sistem  listrik  di  wilayah  penyulang  Area Ambon,  memungkinkan  perencanaan  kebutuhan listrik yang lebih efisien dengan pemahaman terhadap prediksi beban dan faktor-faktor yang memengaruhi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan
Knowledge
Discovery  in  Database  (KDD) yang  melibatkan data selection , data  preprocessing,  data  transformation, data mining, dan evaluation . 3.1. Data Selection
Pada tahap ini peneliti memilih subset data yang telah  dikumpulkan  dari  website  resmi  pln  untuk kemudian  akan  diteliti.  data  tersebut  adalah  data penggunan  perkelompok  pelanggan  yang  meliputi jumlah  pelanggan  per  jenis  pelanggan,  daya tersambung  per  kelompok  pelanggan  (MVA),  energi terjual  per  kelompok  pelanggan  (GWh),  pendapatan per kelompok pelanggan (juta Rp), energi terjual rata- rata  per  jenis  pelanggan  (kWh),  tarif  listrik  rata-rata per kelompok pelanggan (Rp/kWh) dan tahun.

## 3.2. Data Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  membersihkan, mentransformasi,  dan  mempersiapkan  data  tersebut agar  lebih  sesuai  dan  siap  untuk  digunakan  dalam analisis  data  atau  dalam  pemodelan  mesin.  Tujuan dari  data preprocessing adalah  untuk  menghilangkan kesalahan, noise ,  atau  ketidaksesuaian  dalam  data, sehingga  hasil  analisis  atau  model  yang  dibangun lebih akurat dan dapat diandalkan.

## 3.3. Data Transformation
Setelah dilakukan preprocessing selanjutya data tersebut  dilakukan  penyesuaian  terhadap  format  data yang sesuai agar dapat dilakukan proses pemodelan.

## 3.4. Data Mining
Setelah data siap dan sesuai dengan format yang dibutuhkan untuk pemodelan. Selanjutnya implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma regresi  linear  dengan  variable  y  adalah  pendapatan per  kelompok  pelanggan  (juta  Rp)  dan  variable  x adalah  jumlah  pelanggan  per  jenis  pelanggan,  daya tersambung  per  kelompok  pelanggan  (MVA),  energi terjual per kelompok pelanggan (GWh), energi terjual rata-rata per jenis pelanggan (kWh), tarif  listrik rata- rata per kelompok pelanggan (Rp/kWh) dan tahun.

## 3.5. Evaluation
Setelah  selesai  beberapa  tahapan  diatas  dan  di dapatkan pemodelan yang sesuai selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap model yang telah di buat apakah  model  tersebut  sesuai  dan  layak  untuk selanjutnya  sebagai  acuan  untuk  melakukan  prediksi terhadap pendapatan PT PLN.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  diberikan  pemaparan mengenai hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan  oleh  peneliti  saat  melakukan  penelitian  di PT  PLN.  Penjelasan yang  diberikan berupa penjelasan  tahap  yang  dilakukan  dalam  melakukan penelitian.
4.1. Data Selection
Tahap  pertama  dalam  melakukan  penelitian ialah  pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  pada penelitian  ini  dilakukan  melalui  website  resmi  PT PLN  (Persero),  yang  dapat  diakses  melalui  tautan https://web.pln.co.id/stakeholder/laporan-statistik.

## Gambar 1. 1 Web PLN
Data  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini mencakup  informasi  per  kelompok  pelanggan, diambil  dari  enam  set  data  sebagai  objek  penelitian. Data  tersebut  mencakup  informasi  pelanggan  per jenis  pelanggan,  daya  tersambung  per  kelompok pelanggan (dalam MVA), energi terjual per kelompok pelanggan  (dalam  GWh),  pendapatan  per  kelompok pelanggan  (dalam  juta  Rupiah),  energi  terjual  rata- rata per jenis pelanggan (dalam kWh), dan tarif listrik
rata-rata per kelompok pelanggan (dalam Rupiah  per kWh).  Keseluruhan  data  ini  bersifat  periodik  dan telah  terkumpul  selama  sembilan  tahun,  mulai  dari tahun  2014  hingga  tahun  2022.  Hasil  pengumpulan data  ini  terdokumentasi  pada  gambar  1.2  hingga gambar 1.7 berikut.
Gambar 1. 2 Data Pelanggan Perjenis Pelanggan
Gambar 1. 3 Daya Tersambung Perkelompok Pelanggan
Gambar 1. 4  Energi Tejual Perkelompok Pelanggan
Gambar 1. 5 Pendapatan Perkelompok Pelanggan
Gambar 1. 6 Energi Terjual Rata-Rata
Gambar 1. 7 Tarif Listrik Perkelompok Pelanggan

## 4.2. Data Preprocesing
Tahap  kedua  yang  dilakukan  dalam  penelitian kali  ini  adalah  melakukan preprocessing data,  hal yang  di lakukan  dalam  tahap ini meliputi pembersihan,  penanganan missing  value ,  membagi data  menjadi  data training dan testing .  Tahapan- tahapan  tersebut  akan  dijelaskan  pada  list  dibawah ini.
4.2.1. Pembersihan Data
Pembersihan  data  adalah  tahapan  kritis  dalam proses data mining yang bertujuan untuk memastikan bahwa  data  yang  digunakan  dalam  analisis  atau model  memiliki  kualitas  yang  baik,  konsisten,  dan dapat  diandalkan  [8].  Pada  penelitian  ini  tahap  yang dilakukan  adalah  melakukan  pembersihan  terhadap terhadap  data  yang  tidak  akan  digunakan  dalam pemodelan  yang  akan  dilakukan,  pada  kasus  ini peneliti hanya mengambil data tahun dan jumlah dari keseluruhan  dataset  per  kelompok  pelanggan.  Untuk lebih  memahami  tahap  ini  data  yang  sebelum dilakukan cleaning dapat  dillihat  pada  gambar  1.2 sampai  gambar  1.7.  Setelah  selesai  tahap  cleaning data  pada  setiap  dataset,  kita  dapat  melihat  sampel dari hasil cleaning data pada tabel 1.1 berikut.
Tabel 1. 1 Hasil Cleansing Data Pelanggan Per Jenis Pelanggan No Tahun Jumlah 1 2014 1.186.899 2 2014 3.051.822 3 2014 1.158.772 4 2014 1.299.634 5 2014 1.105.800 6 2014 193.834 7 2014 2.505.953 8 2014 1.729.134 9 2014 371.170 10 2014 405.649 … … … 423 2022 51.329.549

## 4.2.2. Transformasi Data
Selanjutnya  setelah  dilakukan  pembersihan data  berikutnya  adalah  melakukan  transformasi  data. Transformasi data adalah proses mengubah nilai-nilai dalam  suatu  dataset  untuk  memenuhi  persyaratan tertentu  atau  untuk  meningkatkan  performa  analisis atau  pemodelan.  Transformasi  ini  dapat  melibatkan perubahan skala, penyesuaian distribusi, atau konversi  variabel  agar  sesuai  dengan  asumsi  atau kebutuhan  analisis.  Pada  tahap  ini  data  yang  telah bersih  di  kumpulkan  pada  satu sheet yang  sesuai format untuk melakukan Analisa pemodelan menggunakan  regresi  linear,  selanjutya  setelah dilakukan  transformasi  data  didapatkan  total  data keseluruhan  menjadi  309  data,  dengan  variabel  yang terdiri  dari  variabel  Tahun,  Jumlah  Pelanggan,  Daya Tersambung,  Energi  Terjual,  Energi  Terjual  Rata- Rata, Harga JualListrik, Pendapatan. Hasil dari proses transformasi  data  dapat  dilihat  pada  gambar  1.8 berikut.

## Gambar 1. 8 Hasil Transformasi Data
4.2.3. Penanganan Missing Value
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan  terhadap data  apakah  terdapat missing  value pada  data  set dengan  melakukan  pengecekan  menggunakan tools python .  Tahap  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  1.9 berikut.
Gambar 1. 9 Pengecekan Missing value
Dari  gambar  1.9  dapat  dilihat  bahwa  dalam dataset tersebut tidak terdapat missing value sehingga tidak  terdapat  masalah  yang  menghambat  proses pemodelan berikutnya.
4.2.4. Data Training dan Data Testing Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  data training data  data testing dengan  melakukan pembagian  dari  keseluruhan  dataset  yang  telah dilakukan  beberapa  proses  sebelumnya.  Sebelum melakukan pembagian data terlebih dahulu ditentukan variable x  sebagai variable yang  akan dicari  pengaruh  terhadap variable y,  dan variable y yang  merupakan variable yang  menjadi  acuan prediksi. Variable x  pada  penelitian  kali  ini  adalah Tahun, Jumlah Pelanggan, Daya Tersambung, Energi Terjual, Energi Terjual Rata-Rata, Harga Jual Listrik. Sedangkan variabel y adalah Pendapatan.
Perbandingan  antara  data training dan  data testing adalah  70%  dan  30%  [9],  sehingga  didapati  data training sebanyak 216 data dan data testing sebanyak 93  data.  Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan python ,  untuk  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada  gambar 1.10 berikut.
Gambar 1. 10 Pembagian Data Training Dan Testing Hasil dari proses pembagain data training
Dan data testing diatas diatas dapat dilihat pada gambar 1.11 – gambar 1.13 dan tabel 1.2 dan 1.3 berikut.
Gambar 1. 11 Data X Training
Gambar 1. 12 Data X Testing
Tabel 1. 2 Data Y Train No Pendapatan 262 709519 217 2822749 168 19335553 184 3157847 298 807040 ... ... 251 3102227 192 437293 117 1238072 47 2292112 172 34647774 Tabel 1. 3 Tabel Y Test No Pendapatan 63 285355 231 6214049 167 32402294 159 481093 189 1236311 ... ... 158 401758 267 1283192 37 2474928 132 2581151 176 5710642

## 4.3. Data Mining
Tahap  utama  dalam  penelitian  kali  ini  adalah pemodelan  data  mining  menggunakan  algoritma regresi linear, tools yang digunakan dalam pemodelan adalah google collaboratory dengan Bahasa pemrograman python .  Untuk  dapat  melakukan pemodelan  regresi  linear  pada python dibutuhkan library sklearn dengan mengimport modul LinearRegression dari sklearn model. Proses pemodelan  dilakukan  dengan  melakukan fit terhadap data training x  dan  data training y  yang telah  dibuat
sebelumnya,  untuk  lebih  jelas  proses  pemodelan dapat dilihat pada gambar 1.13 berikut.
Gambar 1. 13 Pemodelan Regresi Linear
Dari  hasil  pemodelan  tersebut  kita  dapat mengetahui nilai coefficient (b) dan intercept (a) dari hasil  pemodelan  yang  telah  dilakukan.  untuk  melihat nilai coefficient  (b) dan intercept  (a) digunakan perintah reg.coef _  dan reg.intercept _,  untuk  lebih jelas dalam mengetahui nilai coefficient dan intercept dapat dilihat pada gambar 1.14 berikut.

## Gambar 1. 14 Coefficient dan Intercept
Hasil coefficient yang  didapatkan  dari  proses pemodelan  dapat  menentukan  variabel  mana  yang lebih  mempengaruhi  dalam  melakukan  prediksi terhadap  pendapatan  PT  PLN  (Persero).  Hasil  dari coefficient dapat dilihat pada tabel 1.4 berikut.
Tabel 1. 4 Coefficient Hasil Pemodelan No features coef_value 1 Tahun 112.701.729.828 2 JumlahPelanggan -0.666624 3 DayaTersambung 1.457.991.746 4 EnergiTerjual 420.319.625 5 EnergiTerjualRataRata 50.814.261 6 HargaJualListrik 664.143.193
Dari  tabel  1.4  tersebut  dapat  diketahui  bahwa hampir  semua  variabel  x  yang  dilakukan  pengujian memiliki  pengaruh  yang  sangat  signifikan  terhadap prediksi pendapatan, dengan demikian variabel tahun, Daya  tersambung,  Energi  Terjual,  Energi  Terjual Rata-Rata, dan Harga Jual Listrik lebih mempengaruhi terhadap prediksi pendapatan dibandingkan  dengan  variabel  Jumlah  Pelanggan. Dari  penjelasan  hasil  pemodelan  tersebut  tentunya membuktikan  bahwa  pemodelan  terhadap  data perkelompok pelanggan untuk memprediksi pendapatan PT PLN sangat baik.

## 4.4. Evaluation
Setelah  dilakukan  tahap  pemodelan  langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian dan evaluasi model dengan tujuan mengetahui sejauh keberhasilan dari  pemodelan  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Untuk pengujian, akan dilakukan prediksi menggunakan  model  yang  telah  dibuat  dengan  data uji  x.  Selanjutnya,  hasil  prediksi  akan  dibandingkan dengan  data  uji  y  dan  untuk  mengevaluasi  model regresi linear berganda secara umum menggunakan 3
matrik  yaitu Mean  Absolute  Error  (MAE),  Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE )  [10]  sedangkan  untuk  mengetahui  akurasi dari  model  dilakukan  evaluasi    menggunakan  matrik r_score . Untuk lebih jelas dari tahapan tersebut dapat dilihat pada sub bab berikut.

## 4.4.1. Pengujian Model
Seperti yang sudah dijelaskan diatas pengujian dilakukan  dengan  menguji  model  dengan  data  uji  x dan membandingkan hasil prediksi dengan data uji y. Dengan  melihat  selisih  dari  hasil  prediksi,  akan terlihat  akurasi  dari  pemodelan  yang  dibuat  apakah model  tersebut  layak  digunakan  sebagai  acuan prediksi  prediksi  pendapatan  PT  PLN.  Untuk implementasi  model  terhadap  data  uji  x  dapat  dilihat dari  gambar  1.15  kemudian  untuk  hasil  dan  selisih dari  pengujian  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  1.5 berikut.
Gambar 1. 15 Pengujian Model
Tabel 1. 5 Hasil dan Selisih Prediksi No nilai aktual nilai prediksi selisih 63 285355 1,05E+11 -1,80E+11 231 6214049 6,97E+12 7,52E+11 167 32402294 3,57E+13 3,25E+12 159 481093 3,49E+11 -1,33E+11 189 1236311 1,17E+12 -7,07E+10 ... ... ... ... 158 401758 3,36E+11 -6,56E+10 267 1283192 1,96E+12 6,75E+11 37 2474928 2,08E+12 -3,96E+11 132 2581151 2,74E+12 1,60E+11 176 5710642 5,83E+12 1,18E+11
Untuk melihat visualisasi diagram scatter dari hasil  pengujian  terhadap  data training dapat  dilihat pada gambar 1.16 berikut
Gambar 1. 16 Grafik Scatter Pengujian Model
4.4.2. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui berapa tingkat error dan akurasi yang didapatkan dari hasil pemodelan  yang dilakukan. Untuk melihat nilai error yang dihasilkan dari  model dilakukan dengan 3 matrik  yaitu Mean  Absolute  Error  (MAE),  Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Matrik tersebut dipanggil dengan menggunakan library sklearn dengan  mengimport masing-masing  matrik  dari sklearn.  matric .  untuk lebih memahami dan mengetahui hasil dari nilai error model dapat dilihat pada gambar 1.17 berikut.
Gambar 1. 17 Pengujian Error Dari gambar 1.17 diketahui Mean Absolute Error (MAE) bernilai 587819.4573 , Mean Squared Error (MSE) bernilai 900306740153.5876, dan Root Mean Squared Error (RMSE) bernilai  94884.9505. selanjutnya untuk melihat akurasi dari model peneliti menggunakan matrik r2 score yang di import dari library sklearn.matric dengan hasil dari akurasi yang didapatkan adalah 0.9923. untuk lebih jelas hasil dari akurasi pemodelan dapat dilihat pada gambar 1.18 berikut.

## Gambar 1. 18 Pengujian Akurasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil dalam penelitian  ini  adalah  dapat  diketahui  dari  hasil pemodelan  yang  dilakukan  untuk  memprediksi pendapatan  PT  PLN  (Persero)  dengan  menggunakan algoritma  regresi  linear  berganda,  bahwa  data  per kelompok  pelanggan  hampir  secara  keseluruhan dapat  memengaruhi  tingkat  pendapatan  PT  PLN. Variabel  yang  secara  signifikan  mempengaruhi pendapatan  PT  PLN  antara  lain  adalah  Tahun,  Daya tersambung,  Energi  Terjual,  Energi  Terjual  Rata- Rata,  dan  Harga  Jual  Listrik.  Hal  tersebut membuktikan  bahwa  data  historis  dapat  digunakan dalam melakukan analisis prediksi terhadap pendapatan PT PLN (Persero) dengan tingkat akurasi 0.9923, yang berarti  hasil pemodelan  yang dilakukan merupakan  pemodelan  yang  sesuai  dengan  data  per kelompok  pelanggan.  penelitian  selanjutnya  juga disarankan  untuk  melakukan  Analisa  terhadap pendapatan  PT  PLN  menggunakan tools dan  metode yang berbeda untuk menguji tingkat efektifitas model terhadap prediksi yang dilakukan.
DAFTAR PUSTAKA [1]  A. Hartawan, “Rancang Bangun Sistem Prediksi
Penggunaan Listrik Jangka Panjang
Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berbasis WEB  (Studi  Kasus  PT.  PLN  (Persero)  Unit
Induk,  Distribusi  Bali),” J.  Petik ,  vol.  8,  no.  1, pp. 35–41, 2022, doi:
10.31980/jpetik.v8i1.1337.
[2]  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.
[3]  T. I. Janwardi, “Prediksi Peningkatan Kebutuhan Tenaga Listrik Provinsi Jambi Tahun 2020-2025,” J.  Elektron.  List.  dan  Teknol.  Inf. Terap. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  21,  2020,  doi: 10.37338/e.v2i1.125.
[4]  P. H. Hutabarat, M. F. Zambak, and S. Suwarno, “Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Wilayah Pln Kota Parapat Simalungun Sampai Tahun 2024,” J.  Electr.  Syst.  Control  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 52–58, 2022, doi: 10.31289/jesce.v5i2.5757.
[5]  S.  Bandri,  “Prediksi  Perkembangan  Kebutuhan Energi Listrik di Unit PLN Kayu Aro,” Menara Ilmu , vol. XIII, no. 6, pp. 187–205, 2019.
[6]  S. Sinaga, “MENILAI TINGKAT PERUBAHAN LABA PERUSAHAAN BERDASARKAN PERUBAHAN NILAI RATIO  PROFITABILITAS,” J.  Sci.  Soc.  Res. , vol. 4307, no. 1, pp. 66–71, 2023.
[7]  A.  S.  Sukri,  J.  J.  Rikumahu,  and  E.  T.  Mbitu, “Peramalan  Beban  Penyulang  Passo  Pt.  Pln (Persero)  Area  Ambon  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Berganda,” J.  ELKO  (Elektrikal dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  152–164, 2023, doi: 10.54463/je.v2i2.50.
[8]  D.  B.  Lomet,  “Bulletin  of  the  Technical Committee  on  Data  Engineering,” Bull.  Tech. Comm.  Data  Eng. ,  vol.  24,  no.  4,  pp.  1–56, 2001, [Online].
Available:
papers2://publication/uuid/30073F7F-1B7C- 4496-ADA4-94FF4E6EE8F7
[9]  Baiq Nurul  Azmi, Arief Hermawan, and Donny Avianto,  “Analisis  Pengaruh  Komposisi  Data Training  dan  Data  Testing  pada  Penggunaan PCA  dan  Algoritma  Decision  Tree  untuk Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Liver,” JTIM    J. Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 281–290, 2023, doi: 10.35746/jtim.v4i4.298.
[10]  I.  D.  Kurniawan,  A.  Mhm,  and  S.  J.  Legowo, “Comparative  Study  of  Error  Estimation  on Linear  Model  and  Instantaneous  Model  in Estimating Travel Time Based on Instantaneous Speed  (Study  Location:  North  Ring  Road Surakarta),” Civ.  Eng.  Matrix  J. ,  vol.  4,  no.  4, pp.  1264–1272,  2016,  [Online].  Available: https://jurnal.uns.ac.id/matriks/article/view/3706