## Implementasi Predictive Modelling Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaanlistrik Rumah Tangga
(Studi Kasus: PLN Area Lubuk Pakam)

## Ishak Iskandar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Peranan listrik sangat penting bagi setiap lapisan masyarakat bahkan listrik juga sangat dibutuhkan sebagai sarana produksi dan untuk kehidupan sehari-hari, begitu pentingnya peranan listrik tentu saja berdampak pada permintaan listrik yang semakin besar tapi hal ini kiranya tidak linier dengan persediaan listrik yang belum mampu memenuhi permintaan listrik yang begitu besar tersebut. Untuk mengatasi hal ini perlu adanya campur tangan pemerintah dan masyarakat dalam menggunakan listrik dengan bijak sehingga kebutuhan listrik tidak menjadi lebih besar dari persediaan listrik. Oleh karena itu setiap rumah tangga haruslah paham penggunaan listrik yang efektif. Metode pengamatan yang diambil oleh penulis adalah dengan mengambil dan mengumpulkan data-data dari PT. PLN Area Lubuk Pakam. Selain itu, penulis mengumpulkan data-data dari buku-buku yang berhubungan dengan pembahasan yang ingin penulis paparkan dan melakukan reseach di PT. PLN Area Lubuk Pakam yang bersangkutan  dengan  pembahasan.  Penulis  juga  membaca  beberapa  jurnal  yang  bersangkutan  dengan  bahan  pembahasan. Penerapan metode Predictive Modeling diharapkan mampu untuk memprediksi besarnya penggunaan listrik tiap rumah tangga agar  lebih  mudah  mengatur  penggunaan  listrik.  penggunaan  listrik  rumah  tangga  yang  diuji  dengan  metode  Predictive Modeling,  maka  diperoleh  hasil persentase untuk keakuratan prediksi,  di  mana data penggunaan listrik rumah tangga  yang diuji terdapat data penggunaan listrik rumah tangga yang berhasil diklasifikasikan dengan benar.
Kata Kunci : Data Mining, Predictive Modeling, Penggunaan Listrik.

## Abstract
The role of  electricity is  very  important for  every level of society and  even  electricity is  very  much needed as a  means  of production and for everyday life, so the importance of the role of electricity certainly has an impact on increasing electricity demand but this is not linear with electricity that has not been able to meet demand the electricity is so big. To overcome this, there needs to be interference from the government and the community in using electricity wisely so that the electricity needs do not become greater than the electricity supply. Therefore every household must understand effective electricity use. The observation method taken by the author is to collect and collect data from PT. PLN Lubuk Pakam Area. In addition, the author collects data from books related to the discussion that the author wants to describe and conduct research at PT. The Lubuk Pakam  Area  PLN  is  concerned  with  the  discussion.  The  author  also  reads  several  journals  concerned  with  the  discussion material. The application of the Predictive Modeling method is expected to be able to predict the amount of electricity usage per  household  so  that  it  is  easier  to  regulate  electricity  usage.  household  electricity  use  tested  by  the  Predictive  Modeling method, the percentage results obtained for the accuracy of predictions, where the data on household  electricity usage tested contained data on household electricity usage that were successfully classified correctly.
Keywords: Data Mining, Predictive Modeling, Electricity Usage.

## 1. PENDAHULUAN
Tenaga  listrik  merupakan  kebutuhan  pokok  bagi  masyarakat.  Tenaga  listrik  digunakan  oleh  beberapa  sektor, antara lain sektor rumah tangga, industri, usaha komersial, dan tempat layanan umum. Tenaga Listrik tidak dapat disimpan  dalam  skala  besar,  karenanya  tenaga  ini  harus  disediakan  pada  saat  dibutuhkan.  Akibatnya  timbul persoalan  dalam  menghadapi  kebutuhan  daya  listrik  yang  tidak  tetap  dari  waktu  ke  waktu,  bagaimana mengoperasikan suatu sistem tenaga listrik yang selalu dapat memenuhi permintaan daya pada setiap saat. Prediksi kelistrikan  merupakan  salah  satu  bidang  yang  banyak  diteliti  karena  listrik  merupakan  salah  satu  jenis  energi utama, sehingga diperlukan perencanaan yang baik untuk mengetahui permintaan listrik di masa yang akan datang. Tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, karenanya tenaga ini harus disediakan pada saat dibutuhkan sehingga secara langsung mempengaruhi biaya untuk pengoperasian dan pembangunan tenaga listrik.
PT  PLN  Area  Lubuk  Pakam  mempunyai  masalah  dalam  memenuhi  kebutuhan  listrik  sehingga pemanfaatan listrik tidak menjadi efisien dan tidak merata bagi sebagian masyarakat. Untuk itu perlu diusahakan agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  tenaga  listrik  tepat  pada  waktunya.  Dengan  kata  lain,  pembangunan  bidang kelistrikan harus dapat mengimbangi kebutuhan tenaga listrik yang terus menerus naik setiap tahunnya.
Pertambahan penduduk dapat memicu terjadinya peningkatan  kebutuhan energi listrik, tetapi hal ini tidak seimbang dengan peningkatan  penyediaan tenaga listrik, dimana kapasitas daya terpasang masih tetap,  sementara kebutuhan  masyarakat terus  meningkat  dan  berbagai  kegiatan    pendukungnya.    Hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa ketergantungan dalam pemakaian tenaga listrik sangat tinggi, tidak hanya untuk kebutuhan  penerangan tetapi juga untuk mendukung kegiatan ekonomi. Maka dari itu  akibat yang ditimbulkan adalah seringnya terjadi pemadaman aliran listrik  oleh PLN, terutama pada saat beban puncak. Hal ini disebabkan oleh akibat pemakaian beban yang melebihi daya yang telah disediakan Kebutuhan listrik terus meningkat setiap tahunnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Predictive Modelling
Metode  Predictive  Modelling  adalah  proses  pembuatan  pengujian,  dan  validasi  model  untuk  memprediksi probabilitas hasil terbaik. Model dipilih berdasarkan pengujian, validasi dan evaluasi dengan menggunakan teori pendeteksian untuk menebak probabilitas suatu hasil dalam sejumlah data masukan yang telah ditetapkan. model hubungan antara kinerja spesifik unit dalam sampel dan satu atau lebih atribut atau fitur yang diketahui dari unit. Predictive Modelling adalah seperangkat alat yang digunakan untuk membuat stratifikasi populasi sesuai dengan risiko hampir  semua  hasil.  idealnya, pasien  berisiko dikelompokkan untuk mengidentifikasi peluang  intervensi sebelum terjadinya hasil buruk yang mengakibatkan meningkatnya biaya medis. Sepupu MS, Shumer LM, Bander JA. Pengantar pemodelan prediktif untuk stratifikasi risiko pengelolaan penyakit. Manajemen Penyakit 2002; 5: 157-167 [9].
Predictive  modelling  digunakan  untuk  membangun  sebuah  model  untuk  target  variable  sebagai  fungsi  dari explanatory  variable.  Explanatory  variable  dalam  hal  ini  merupakan  semua  atribut  yang  digunakan  untuk melakukan  Prediksi,  sedangkan  variabel  target  merupakan  atribut  yang  akan  diprediksi  nilainya.  Predictive modelling dibagi menjadi dua tipe yaitu : Classification digunakan untuk memprediksi nilai dari target variabel yang  diskrit  dan  regression  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  dari  target  variabel  yang  continu (berkelanjutan).Sejumlah  model  untuk  memperkirakan  rasio  kerugian  relatif  rij,  untuk  kelas  penggunaan  i  dan nilai  merit  kelas  j.  dua  modus  paling  umum  yang  di  anggap  adalah  model  aditif  rij  =  αi  +  βj  dan  model multiplikasinya  rij  =  αi.  βj  kemudian  menjelaskan  beberapa  metode  numerik  iterativ  untuk  memperkirakan koefisien (αi) dan {βj} metode yang paling banyak digunakan. Bailey dan Le Roy (1963)[1]:
Adapun rumus predictive modelling sebagai berikut Hitung estimasi awal βj = ∑/inij.rij  ....................................................................................................................................................... (1) Untuk  Setiap  j,  untuk  aditif  model,  digunakan  bobot,  nij  untuk  mewakili  paparan  yang  diukur  Dengan  kriteria keseimbangan  i
∑_j nij. (rij-αi- βj) = 0  ........................................................................................................................................ (2)
Persamaan di atas untuk sebuah  perkiraan
αi = ∑ j 𝑛𝑖𝑗 (𝑟𝑖−𝛽𝑗) ∑ j 𝑛𝑖𝑗 ...................................................................................................................... (3)
Dengan perkiraan tersebut {αj}, juga menghitung perkiraan taksiran βj
𝛽 = ∑ j 𝑛𝑖𝑗 (𝑟𝑖−𝛼𝑗) ∑ j 𝑛𝑖𝑗 ...............................................................................................................................................(4) Dimana:
βj    = jumlah sampel αi    = waktu periode time series r ij   = nilaitengah mean j      = banyaknya atribut i      = kriteria keseimbangan nij   = Jumlah dari observasi
Ulangi langkah 2 dan 3 dengan menggunakan taksiran pembaruan { αj } dan { βj } sampai taksiran bertemu.

## 2.2 Model Prediksi
Model prediksi berkaitan dengan pembuatan sebuah model yang dapat melakukan pemetaan dari setiap himpunan variabel  ke  setiap  targetnya,  kemudian  menggunakan  model  tersebut  untuk  memberikan  nilai  target  pada himpunan baru yang di dapat. Ada dua jenis model prediksi, yaitu klasifikasi dan regresi. Klasifikasi digunakan untuk variabel target diskret, sedangkan regreasi untuk variabel target kontinu .
Berdasarkan teknik yang digunakan  untuk memprediksi maka prediksi dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu prediksi kualitatif dan prediksi kuantitatif . Prediksi kualitatif didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Metoda kualitatif digunakan  jika data masa  lalu dari variabel  yang akan diprediksi tidak ada, tidak  cukup atau kurang dipercaya. Hasil prediksi yang dibuat sangat tergantung pada individu yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil prediksi tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat judgement atau opini, pengetahuan
dan  pengalaman  dari  penyusunnya.  Oleh  karena  itu  metode  kualitatif  ini  disebut  juga  judgemental,  sudjective, intuitive.
Prediksi  kuantitatif  didasarkan  atas  data  kuantitatif  pada  masa  lalu.  Hasil  prediksi  yang  dibuat  sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam prediksi tersebut. Dengan metoda yang berbeda akan diperoleh hasil prediksi yang berbeda. Hal yang perlu diperhatikan dari penggunaan metoda tersebut adalah baik tidaknya metoda yang digunakan dan sangat ditentukan dari penyimpangan antara hasil prediksi dengan kenyataan yang terjadi.  Metode  yang  baik  adalah  metoda  yang  memberikan  nilai-nilai  perbedaan  atau  penyimpangan  yang mungkin .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa data pemakaian listrik rumah tangga dilakukan setelah data terkumpul dan sesuai dengan kebutuhan sistem ini untuk menghasilkan kesimpulan berdasarkan pada analisa data pemakaian  listrik rumah tangga. Analisa data dilakukan  berdasarkan  teknik  metode  predictive  modelling  dengan  beberapa  langkah-langkah  yang  sudah ditentukan. Data yang diambil merupakan data pemakaian listrik rumah tangga dari kecamatan Lubuk Pakam yang merupakan pelanggan dari PT. PLN Area Lubuk Pakam pada bulan  januari-mei 2016 di PT. PLN Area Lubuk Pakam dimana data tersebut merupakan data yang mewakili keseluruhan data pemakaian listrik rumah tangga.
Tabel 1. Daftar Pemakaian Listrik Rumah Tangga Januari-Mei 2016
Dalam  menganalisa  kebutuhan  dengan  menggunakan  metode Predictive  Modelling ,  dapat  diketahui frekuensi  tinggi  tentang  pemakaian  listrik  rumah  tangga  yang  paling  banyak  digunakan.  Metode Predictive Modelling adalah proses pembuatan pengujian, dan  validasi  model untuk  memprediksi  penggunaan terbanyak pada penggunaan listrik rumah tangga.
Ada beberapa tahapan dalam memprediksi probabilitas hasil terbaik dalam metode Predictive Modelling yaitu:
1.   Mempersiapkan  data  training.  Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  sudah  pernah  terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan dalam kelas- kelas tertentu.
2.   Menghitung atribut yang akan dipilih, dengan cara menghitung nilai dari masing- masing atribut, nilai yang paling tinggi akan menjadi acuan untuk memilih probabilitas hasil terbaik.
Berikut ini adalah uraian langkah -langkah dalam metode Predictive Modelling untuk menyelesaikan kasus suatu pemakaian listrik rumah tangga akan dilakukan, berdasarkan data yang ada. Data yang telah ada pada gambar 1 akan digunakan untuk memproleh hasil prediksi pemakaian listrik rumah tangga terbanyak.
Pada  gambar  2  atribut-  atributnya  adalah  data items yang  terdiri  dari  10 items, katagori  dan  bulan pemakaian. Setiap atributmemiliki nilai. Sedangkan kelasnya ada pada kolom katagori yaitu katagori “Tinggi (T) nilai  nya  antara  80-230”,  katagori  “Sedang  (S)  nilainya  60-79”  dan  katagori  “Rendah”(R)  nilainya  20- 59.Kemudian data tersebut dianalisis.
Tabel 2. Katagori Penggunaan Per Bulan
Adapun dari gambar 2 dengan hasil dari katagori penggunaan listrik rumah tangga dapat diuraikan pada pada tabel 1.
Tabel 3. Jumlah Penggunaan Listrik Rumah Tangga No Kelurahan/Desa Pemakaian Listrik Tinggi (900 VA) Pemakaian Listrik Sedang (450 VA) Pemakaian Listrik Rendah (1300 VA) 1 Desa Bakaran Batu 443 409 214 2 Desa Lubuk Pakam I-II 553 407 156 3 Desa Tanjung Garbus 1106 281 - 4 Desa Lubuk Pakam Pekan 1113 270 - 5 Desa Paluh Kemiri 457 259 288 6 Desa Petapahan 852 422 - 7 Desa Pagar Merbau 866 273 52 8 Desa Syahmad 843 421 - 9 Desa Lubuk Pakam 3 1117 286 - 10 Desa Cemara 744 345 105 Jumlah 8094 3373 815
Adapun  keterangan  dari  tabel  3.13  tersebut  dapat  disimpulkan  pemakaian  listrik  rumah  tangga  dengan  jumlah tertinggi terdapat pada pemakaian listrik dengan golongan 900 VA total pemakaian 8094 pengguna rumah tangga, sedangkan  pemakaian  rumah  tangga  sedang  dengan  golongan  450  VA  total  pemakaian  3373  dan  pemakaian rendah dengan golongan 1300 VA total pemakian 815 pengguna.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Pada Penggunaan Listrik Rumah Tangga
Total Kasus Tinggi (T) 900 VA Sedang (S) 450 VA Rendah(R) 1300 VA 50 8094 3373 815

## 4. IMPLEMENTASI
Pengujian aplikasi dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi sudah berjalan dengan baik dan benar. Dataset tabular.
\
Gambar 1. Dataset Tabular Jika data yang diinginkan ada maka woorkbook information pada download information berisi sheet size dataset size.
1. Tampilan untuk melihat define atributes statuses sebagai berikut:
Gambar 2. Define Attributes Statuses
2. Setelah itu lihat pada tampilan define status untuk melihat atribute Gambar 3. Define Status
3. Untuk melihat data awal maka dilakukan langkah sebagai berikut :

## 4. Tampilan Data yang akan diolah
Gambar 5. Tampilan Dataset
5. Kemudian  proses  selanjutnya Export  dataset  1 untuk  menampilkan  data  yang  akan  diolah  untuk memindahkan data yang akan diproses dalam dataset.
Gambar 6. Export dataset 1
6. Dalam hal ini yang dikehendaki adalah Export Scatterplot with labil 1 untuk proses menampilkan hasil prediksi pemakaian listrik rumah tangga
Gambar 7. Scatterplot with label 1 Tanagra
Adapun proses selanjutnya klik kanan pada Scatterplot with label 1 dan klik View, pilih AtributValue pada pojok kanan atas, tentukan kriteria Atribute ref Untuk memilih dan proses untuk prediksi  pemakaian yang di kehendaki pada pojok kiri atas pemakaian  listrik tinggi dan  pojok kiri  bawah pemakaian  listrik tinggi prediksi  yang akan diproses. maka akan muncul hasil yang akan diprediksi pada gambar di bawah ini.
Gambar 8. Hasil Prediksi pemakaian listrik tinggi
Untuk memproses hasil selanjutnya lakukan hal yang sama klik pada pilihan pojok kiri atas penggunaan listrik sedang  dan  kanan  bawah  penggunaan  listrik  sedang  tentukan  pilihan  yang  ingin  diproses  maka  hasil  prediksi seperti gambar dibawah ini.
Gambar 9. Hasil Prediksi Pemakaian Listrik Sedang
Gambar 10. Hasil Prediksi Penggunaan Listrik Rendah
Adapun hasil akhir yang ditampilkan pada gambar diatas, pemakaian listrik tinggi,sedang dan rendah pada gambar diatas.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penjelasan pada bab-bab sebelumnya, maka penulis mengambil kesimpulan antara lain:
1. Di  dalam  menganalisa  pemakaian  listrik  rumah  tangga  khusus  nya  di  PT  PLN  Area  Lubuk  Pakam  untuk dapat melihat perkembangan dari jumlah pelanggan khususnya rumah tangga sehingga kebutuhan listrik dari tahun ke tahun dapat terpenuhi dengan baik.
2. Dalam penerapannya metode Predictive Modelling membaca seluruh sampel data training dari storage dan memuatnya  ke  memori  sehingga  dalam  mengkonstruksi,  predictive  modelling  dapat  membaca  seluruh sampel data training dari storage dan memuatnya ke memori.
3. Aplikasi  data  mining  untuk  data  prediksi  pemakaian  listrik  rumah  tangga  diperlukan  adanya  penerapan Predictive Modelling dan dalam penginputan serta dalam  memproses data diperlukan sofware pendukung seperti Tanagra

## REFERENCES
[1] Online] Available: http://tanagra.software.infomer.comDiakses pada tanggal 22 juli 2107.
[2] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab,Yogyakarta, CV Andi Offset,2012,pp.2-6
[3] Ir.Pandapotan Sianipar. (2002). Singkat Tepat Jelas Menggunakan Microsoft Office Excel 2003[Online]. Available FTP:2004 PT Elex Media Komputindo Jakarta.
[4] Kuhn,  M.:  Jhonson,  K “Predictive  Modelling dalam  Memprediksi  Ekonomi  Bahan  Bakar”Springer  Science+Business  Media  New York 2013 vol XIII 600 pp. 204 2013
[5] Larose,  2005:  ”Algoritma  Data  Mining”, Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan,Yogyakarta, CV Andi Offset, 2009, pp.10-11
[6] M ike Batty FSA CERRA ( 2010) “ Predictive Modelling untuk asuransi jiwa cara penanggung life bisa berpartisipasi dalam revolusi bisnis Analitics”, [online] Availabe: https://www.soa.org/files/pdf/research-pred-mod-life-batty.pdf