## METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENGGUNAAN LISTRIK RUMAH TANGGA
Diana Fallo 1 dan Maria Sogen 1
1 Pendidikan Informatika, STKIP Citra Bina Nusantara, Kupang 85111
Email Korespondensi : diana@cbn.ac.id .

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi penggunaan listrik setiap rumah tangga  di  Kota  Kupang.  Metode  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySql  database. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengujian  terhadap  50  data  di  Wilayah  Kota  Kupang. Penggunaan  listrik  dengan  jumlah  daya  1300  VA  dan  900  VA  sebagai  berikut  :  pada  keluarga  yang berpenghasilan  kisaran  2  juta  sampai  3  juta  serta  memiliki  tanggungan  keluarga  4-7  orang,  dengan jumlah  peralatan  listrik  cukup  dan  jumlah  pemakaian  bola  lampu  tinggi,    maka  keluarga-keluarga tersebut  tidak  perlu  melakukan  penambahan  daya  (cukup).  Sedangkan,  jumlah  daya  450  VA  pada kepala keluarga dengan penghasilan  lebih dari  3 juta,  serta memiliki tanggungan  keluarga 4-7 orang, dengan  jumlah  peralatan  listrik  banyak  (tinggi),  dan  jumlah  pemakaian  bola  lampu  tinggi  maka keluarga-keluarga  tersebut  perlu  melakukan  penambahan  daya  (tambah  daya).    Hasil  pengujian menemukan  bahwa  sebanyak  22  rumah  tangga  perlu  melakukan  penambahan  daya  (tambah  daya). Sedangkan, 28 rumah tangga tidak perlu melakukan penambahan daya (cukup).
Kata kunci : Listrik, Naïve Bayes, PHP, MY SQL Database

## 1. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  energi  vital  bagi keberlangsungan  aktivitas  manusia  baik sebagai  individu,  kelompok  masyarakat maupun  dunia  industri.  Dengan  kata  lain energi  listrik  dapat  dimanfaatkan  untuk melakukan  aktivitas  dengan  manfaat  yang sangat besar[1]. Saat ini energi listrik sudah digolongkan  sebagai  kebutuhan  pokok suatu  daerah  yang  digunakan  oleh  empat kelompok pemakai listrik. Kelompok pemakai  tersebut  adalah  kelompok  rumah tangga, industri, bisnis, dan umum.
Golongan rumah tanggalah yang merupakan kelompok pemakai energi listrik paling  besar  dalam  setiap  tahunnya. Didalam  kelompok  rumah  tangga,  listrik digunakan  sebagai  penerangan  dan  alat untuk  mempermudah  pekerjaan  sehari- hari[2].
Propinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) sebagai  salah  satu  propinsi  di  Indonesia Bagian  Timur  yang  tentunya  memerlukan listrik sebagai roda penggerak perekonomian.  Di  NTT  sendiri  belum    ada
perusahaan  besar  yang  membutuhkan kapasitas  listrik  besar  selain  dari  Pabrik Semen Kupang. Penggunaan listrik terbanyak hanya dari industri rumah tangga, perkantoran,  pertokoan  dan  perhotelan. Dalam  hal  mengetahui  penggunaan  listrik maka diterapkan beberapa teknik klasifikasi dalam  penelitian  ini  yaitu  Naïve  Bayes. Tujuannya adalah untuk mengetahui apakah perlu  adanya  penambahan  daya  atau  tidak dari listrik rumah tangga.

## Data Mining
Menurut  Kambe  (2012)  d ata  mining merupakan  proses  untuk  menemukan  pola yang  menarik  dan  pengetahuan  dari sejumlah  besar  data[3].  Sumber  data  dapat berupa  basis  data,  data warehouse , web , gudang informasi lain dan data yang berasal dari  sistem  yang  dinamis.  Selain  itu penambangan  data  juga  merupakan  proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Terdapat beberapa  tahap  dalam  proses  penambangan
data antara lain dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar  1.  Tahapan  dalam  Penambangan Data [3] .

## Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode
probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes. Metode  ini  digunakan  untuk  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya[4].
Definisi  lain  mengatakan  Naïve  Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilitas sederhana  yang  berdasarkan pada  penerapan  teorema  Bayes  dengan asumsi independensi yang kuat.
        X P C P C X P X C P | |  (1)
Dimana :
x :  Data dengan class yang belum diketahui c :  Hipotesi data yang merupakan suatu class spesifik P(c|x) :  Probabilitas hipotesis berdasar  kondisi    (posteriori probabilitas) P(c) :  Probabilitas  hipotesis  (prior probabilitas) P(x) :  Probabilitas c P(C|X) :  Probabilitas hipotesis berdasar kondisi pada hipotesis
Persamaan  (1)  menjelaskan  bahwa peluang  masuknya  sampel  karakteristik tertentu  dalam  kelas  C  ( Posterior )  adalah peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum masuknya  sampel  tersebut,  seringkali disebut  prior),  dikali  dengan  peluang kemunculan karakteristik sampel pada kelas C  (disebut  juga  likelihood),  dibagi  dengan peluang  kemunculan  karakteristik   sampel secara  global  (disebut  juga  evidence). Karena  itu,  rumus  diatas  dapat  pula  ditulis sebagai berikut :
Evidence likelihood x prior
Pasterior    (2)
Nilai Evidence selalu  tetap  untuk  setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan  nilai-nilai  posterior  kelas  lainnya untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu sampel  akan  diklasifikasikan. Penjabaran lebih lanjut rumus Bayes tersebut dilakukan dengan menjabarkan suatu kesamaan sebagai berikut  :
              i j j i j j i j i F P F P F P F P F P F F P F F P     | (3)
Selanjutnya
          c P c x P c x P c x P X c P n | ... | | | 2 1  (4)
Persamaan diatas merupakan model dari Teorema Naive Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk  klasifikasi  dengan  data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
    2 2 2 2 1 | ij ij i x ij j i e y Y x X         (5)
Di mana :
P :  Peluang Xi :  Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i
Y : Kelas yang dicari yi : Sub kelas Y yang dicari μ : mean , menyatakan rata – rata dari seluruh atribut σ :  Deviasi  standar,  menyatakan varian dari seluruh atribut.
Adapun flowchart algoritma  Naïve Bayes yaitu
Gambar  2. Flowchart Algoritma  Naïve Bayes (Bustami, 2014) .

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian dilaksanakan dengan  beberapa  tahapan  yaitu,  pertama perijinan
pengambilan data, kedua pengambilan data dengan cara menyebarkan  kuesioner  ke  lokasi  rumah tangga  secara  acak,  ketiga  data  hasil kuesioner  dilakukan  analisa  dan  keempat data  diimplementasikan  ke  dalam  program. Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  tahapan  dari  Metode  Naïve Bayes antara lain :
Data Training
Daya  listrik  dibagi  menjadi  3  bagian yaitu  450  VA,  900  VA,  1300  VA.
Penghasilan  kepala  keluarga  terdiri  dari  ≤ Rp.  1.000.000,  Rp.  2.000.000  –  Rp. 3.000.000,  ≥  Rp.  3.000.000.  Untuk tanggungan  keluarga  dibedakan  menjadi tanggungan untuk 1-3 orang, 4-7 orang dan ≥  7  orang.  Sedangkan  jumlah  peralatan listrik  dan  jumlah  bola  lampu  dikelompok menjadi  3  bagian  yaitu  tinggi,  cukup  dan kurang/rendah.
Data Testing Data testing dari penelitian ini adalah sebanyak  50  data  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel  1.  Tabel  data testing penggunaan listrik rumah tangga.

## Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  system  ini  menggunakan Aplikasi  PHP  My  Sql  terhadap  50  data. Hasil pengujian dapat gambar  dibawah ini

## Halaman Login
Halaman  ini  dapat  di  akeses  secara online  melalui  situs http://kpu-sbd.tk/peka- daya/admin/beranda . Ini merupakan tampilan  halaman dashboard dari  system yang  dibuat  jika  berhasil login maka  akan
masuk  ke  dalam  aplikasi  naïve  bayes. Halaman login ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Login

## Halaman Pelatihan
Gambar  5  merupakan  halaman  data testing yang  telah  di  implementasikan  ke
dalam  aplikasi.  Dari  50  data  akan  di  uji. Data  tersebut  diambil  secara  acak  pada rumah  tangga  di  wilayah  Kota  Kupang. Selanjutnya data tersebut diuji apakah perlu penambahan daya atau tidak.
Gambar 5. Data Testing

## Halaman Pengujian Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  terlihat pada  Gambar  6.  Ditemukan  bahwa  dari  50 data  penggunaan  listrik  jumlah  daya  1300 VA dan 900 VA dengan penghasilan kepala keluarga  kisaran  2  juta  sampai  3  juta, tanggungan  keluarga  4-7  orang,  jumlah peralatan listrik cukup dan jumlah pemakaian  bola  lampu  tinggi  tidak  perlu melakukan  penambahan  daya  (cukup). Sedangkan  jumlah  daya  450  VA  dengan penghasilan  kepala  keluarga  lebih  dari  3
juta,  tanggungan  keluarga  4-7  orang, jumlah  peralatan  listrik  banyak  dan  jumlah pemakaian bola lampu tinggi perlu melakukan  penambahan  daya  (tambah daya)

## Gambar 6. Pengujian Naïve Bayes
Hasil  pengujian  terhadap  50  data  ditemukan bahwa  sebanyak  22  rumah  tangga  perlu melakukan penambahan daya (tambah daya). Sedangkan  28  rumah  tangga  tidak  perlu melakukan penambahan daya (cukup).

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang ditelah dilakukan tentang  memprediksi  penggunaan  listrik rumah  tangga  di  Kota  Kupang  dengan memanfaatkan Metode Naïve Bayes ditemukan  bahwa  terdapat  22  rumah  tangga perlu  melakukan  penambahan  daya  dan  28 rumah  tangga  tidak  perlu  melakukan penambahan  daya  (cukup).  Metode  Naïve Bayes  dapat  bekerja  dengan  baik  dalam memprediksi  penggunaan  listrik  namun diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan  beberapa  metode  yang  lain untuk  dapat  membandingkan  metode  mana yang  lebih  akurat  dalam  mengklasifikasi data.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  Penulis  ingin ucapkan  kepada  pihak  yang  telah  membantu antara lain :
1) DIKTI  yang  telah  bersedia  membiayai seluruh  penelitian  ini  dalam  bentuk dana  penelitian  bagi  dosen  pemula (PDP) tahun 2017.
2) STKIP CB menyelesaikan penelitian.
3) LP3M N Kupang yang telah memberikan dukungan dengan menyediakan  fasilitas  kampus  untuk Penulis
4) STKIP  CBN  yang  telah  memberikan dukungan  demi  kelancaran  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  P.  Tanjung,  S.  Sentinuwo,  and  A. Jacobus, “Penentuan Daya Listrik Rumah Tangga  Menggunakan  Metode  Decision
Tree,” 2016.
[2] C. S. Aji, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Konsumsi  Listrik  PLN
Pada Kelompok Pelanggan Rumah Tangga  (R-1  900  VA)  di  Kabupaten Purworejo  tahun  2002-2008,” Digilib UNS , 2010.
[3] J.Han,  J.Pei,  M.Kamber, Data  Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[4] Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah  Asuransi,” J.  Penelit.  Tek.
Inform. Univ. Ahmad Dahlan , 2014.