## IMPLEMENTASI SISTEM CERDAS LEAST SQUARE DALAM MERAMALKAN PEMENUHAN KEBUTUHAN STOK LISTRIK DI KOTA LHOKSEUMAWE
Muhammad Sadli 1 , Safwandi 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik - Universitas Malikussaleh E-mail: muhammad.sadli03@gmail.com

## ABSTRACT
PLN (Perusahaan Listrik Negara) is one of the BUMN (Badan Usaha Milik Negara) in charge of providing electricity supply  needs  with  the  best  service  quality  for  the  community.  The  growth  of  electricity  demand  for  residents  of Lhokseumawe City by 2020 is expected to increase to 10%. Based on these predictions, PLN must be able to forecast patterns from data needs lsitrik which has been then used to project the data that will come in order to give the best pelyanan for the community. Forecasting is one of the sciences in the field of intelligent systems that can predict long- term electrical demand in the city of Lhokseumawe. The least square forecasting model can be one of the components supporting the economic growth of Lhokseumawe City. Variables to be predicted in the fulfillment of electricity stocks are seen from household, industrial, commercial and public expenses. Furthermore, the need for electricity stock from each  region  will  be  seen  from  the  installed  capacity,  power  capable  (MW)  and  peak  load.  Then  the  least  quare forecasting model will determine the equation of data trend based on the data needs of electricity that has been then used to project the data needs of electricity to come.
This research is expected to produce accurate forecasting value so that can be used as a reference for PLN party in taking policy. Proper forecasting can help PLN to save production cost due to mis-distribution. The specific target of this research is to know the quality of service PLN Lhokseumawe to the public so that the distribution of electricity is always stable. The long-term goal of implementing this smart forecasting system is to help improve the quality of PLN's services in meeting the long-term electricity needs of the people of Lhokseumawe.
Keywords:  Electrical load, forecasting, Forecast Electricity Requirement, least square.

## INTISARI
PLN (Perusahaan Listrik Negara) merupakan salah satu BUMN (Badan Usaha Milik Negara) yang bertugas menyediakan stok kebutuhan listrik dengan kualitas pelayanan terbaik bagi masyarakat. Pertumbuhan kebutuhan listrik bagi penduduk Kota Lhokseumawe pada tahun 2020 diperkirakan akan mengalami kenaikan sampai 10%. Berdasarkan prediksi tersebut, PLN  harus  mampu  meramalkan  pola  dari  data  kebutuhan  lsitrik  yang  telah  lalu  kemudian  digunakan  untuk memproyeksikan data yang akan datang agar dapat meberikan pelyanan terbaik bagi masyarakat. Peramalan merupakan salah  satu  ilmu  dalam  bidang  sistem  cerdas  yang  dapat  meramalkan  kebutuhan  stok  listrik  jangka  panjang  di  Kota Lhokseumawe.  Model  peramalan least  square dapat  menjadi  salah  satu  komponen  yang  mendukung  pertumbuhan ekonomi  Kota  Lhokseumawe.  Variable  yang  akan  diramalkan  dalam  pemenuhan  stok  listrik  dilihat  dari  beban  rumah tangga, industri, komersial dan publik. Selanjutnya kebutuhan stok listrik dari masing-masing daerah akan dilihat dari kapasitas terpasang, daya mampu (MW) dan beban puncak. Kemudian model peramalan least quare akan menentukan persamaan trend data berdasarkan data kebutuhan listrik yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data kebutuhan listrik yang akan datang.
Penelitian ini diharapkan dapat  menghasilkan nilai peramalan  yang tepat sehingga dapat dijadikan sebagai acuan bagi pihak PLN dalam mengambil kebijakan. Peramalan yang tepat dapat membantu pihak PLN menghemat biaya produksi akibat  kesalahan  pendistribusian.  Target  khusus  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kualitas  pelayanan  pihak PLN Kota Lhokseumawe kepada masyarakat sehingga pendistribusian listrik selalu stabil. Tujuan jangka panjang dari implementasi  sistem  cerdas  peramalan  ini  adalah  untuk  membantu  meningkatkan  kualitas  pelayanan  PLN  dalam memenuhi kebutuhan listrik jangka panjang bagi masyarakat Kota Lhokseumawe.
Kata Kunci : Beban listrik , forecasting, least quare, Perkiran Kebutuhan Listrik

## I. PENDAHULUAN
Energi  listrik  merupakan  salah  satu komponen utama dalam
mendukung pertumbuhan suatu daerah. Persentase konsumsi listrik  juga  dapat  menjadi  ukuran  peningkatan kualitas masyarakat dan pertumbuhan ekonomi. Di antaranya dalam bidang pendidikan,
perindustrian,  perumahan,  perkantoran  dan pendapatan suatu
daerah. Perkiraan perkembangan  beban  listrik  suatu  wilayah merupakan yang sangat penting dalam perencanaan pemasangan kapasitas trafo. Peningkatan pemakai energi listrik suatu wilayah akan  menuntun  suatu  upaya  dan  pemeliharaan kapasitas  dari  suatu  gardu  induk  yang  sesuai dalam  upaya  untuk  pemenuhan  energi  listrik. Jika  besarnya  energi  listrik  yang  tidak  sesuai dengan kebutuhan masyarakat kota Lhokseumawe.
Kebutuhan stok untuk distribusi listrik pada konsumen  harus  optimal  sesuai  dengan  besar kebutuhan  dari  masyarakat  dan  industri  yang berada  di  daerahnya.  Masalah  akan  timbul apabila daya yang dikirim dari suatu pembangkit listrik jauh lebih besar daripada permintaan daya pada  beban,  maka  akan  terjadi  pemborosan energi  pada perusahaan listrik. Oleh karena itu, diperlukan strategi dan metode untuk peramalan dalam  penyesuaian  antara  pemenuhan  stok kebutuhan  daya  listrik  dan  permintaan  daya. Agar tercapai penyesuaian antara pembangkitan dan  permintaan  daya,  maka  pihak  penyedia listrik  harus  mengetahui  beban atau permintaan daya  listrik  untuk  beberapa  waktu  ke  depan dengan melakukan perkiraan beban listrik.
Pentingnya  menyelesaikan  ketersediaan listrik  kini  telah  menjadi  bahasan  utama  di masyarakat seiring dengan meningkatnya pertumbuhan  sosial  ekonomi  masyarakat  itu sendiri.    Untuk  menghindari  terjadinya  krisis energi  listrik,  maka  diperlukan  suatu  model peramalan  sebagai  langkah  awal  dalam  usaha pengembangan sistem ketenaga listrikan dengan melakukan  suatu  prakiraan  mengenai  besarnya kebutuhan  listrik  pada  tahun-tahun  mendatang. Sehingga  dapat  diketahui  mengenai  besar tambahan pasokan energi listrik yang diperlukan, dan kapan waktu  yang tepat untuk penambahan jumlah pasokan energi listrik.
Permasalahan  peramalan  dalam  analisis permintaan terutama permintaan kebutuhan stok listrik  dengan  mengukur  permintaan  sekarang dan  meramalkan  kondisi  pada  masa  yang  akan datang.  Mengukur  permintaan  sekarang  berarti menganalisa  kondisi  sekarang  dan  sebelumnya sebagai sumber inhalamanasi untuk memprediksi keadaan yang akan datang dengan asumsi keadaan masa lalu akan berulang lagi di
masa  depan.  Model least  quare adalah  suatu metode  yang  paling  luas  digunakan  untuk menentukan  persamaan  trend  data. Proses least square mengukur  permintaan  sekarang  untuk menganalisa  kondisi  sekarang  dan  sebelumnya sebagai sumber inhalamanasi untuk memprediksi keadaan yang akan datang dengan asumsi keadaan masa lalu akan berulang lagi di masa depan.

## II. DASAR TEORI

## A. Sistem Tenaga Listrik [1]
Sistem  tenaga  listrik  merupakan  suatu sistem  yang  kompleks  yang  memiliki  3 komponen  yang  tidak  bisa  dipisahkan  satu dengan  yang  lain.  Ketiga  komponen  tersebut adalah :
1. Sistem  Pembangkitan,  yaitu  suatu  sistem yang memproduksi tenaga listrik pada pusat pembangkit  dengan  berbagai  macam  jenis pembangkit tenaga listrik.
2. Sistem  Transmisi,  yaitu  suatu  sistem  yang menyalurkan  tenaga  listrik  dari  sumber pembangkitan  ke  suatu  sistem  distribusi melalui saluran transmisi. Transmisi tenaga dengan  tegangan  tinggi  maupun  ekstra tinggi  pada  saluran  transmisi  di  ubah  pada gardu  induk  menjadi  tegangan  menengah distribusi primer yang selanjutnya diturunkan menjadi tegangan untuk konsumen.
3. Sistem  Distribusi,  yaitu  suatu  sistem  yang berfungsi  untuk  mendistribusikan  tenaga listrik  ke  konsumen  yang  berupa  pabrik, perumahan, bisnis, perkantoran pemerintah, dan sebagainya.

## B. Sistem Distribusi Tenaga Listrik
Sistem  distribusi  tenaga  listrik  suatu  sistem tenaga  listrik  dapat  dibagi  dalam  tiga  komponen utama  atau  tiga  fungsi  yaitu  :  sistem pembangkitan,  sistem  transmisi  (penyaluran), dan sistem distribusi. Sistem distribusi merupakan bagian dari sistem tenaga listrik yang berada  paling  dekat  dengan  sisi  beban/pelanggan [5].
Suatu  sistem  tenaga  listrik  dapat  dibagi dalam    tiga  komponen  utama  atau  tiga  fungsi yaitu  :  sistem    pembangkitan,  sistem  transmisi (penyaluran),  dan  sistem    distribusi.  Sistem distribusi merupakan bagian dari sistem  tenaga
listrik  yang  berada  paling  dekat  dengan  sisi beban/pelanggan.  Dimana  sistem  distribusi bertugas  menyalurkan  dan  mendistribusikan tenaga  listrik  dari  pusat    suplai  yang  dalam  hal ini  dapat  berupa  gardu  induk  atau  pusat pembangkit  ke  pusat-pusat/kelompok  beban (gardu    distribusi)  dan  pelanggan  melalui jaringan  primer  dan  jaringan  sekunder. Tenaga listrik  yang  didistribusikan  ke  pelanggan (konsumen)  digunakan  sebagai  sumber  daya untuk bermacam-macam peralatan yang membutuhkan  tenaga    listrik  sebagai  sumber energinya.  Peralatan  tersebut  umumnya  bisa berupa lampu (penerangan), beban daya  (untuk motor  listrik),  pemanas,  dan  sumber  daya peralatan elektronik.
Sistem Distribusi Tenaga Listrik” Peramalan Beban dan Kebutuhan Energi  Listrik, menjelaskan  bahwa  peramalan  pada  dasarnya merupakan  suatu  dugaan  atau  prakiraan mengenani  terjadinya  suatu  kejadian  atau peristiwa  dimasa  yang  akan  datang.  Dalam kegiatan  perencanaan  peramalan  merupakan kegiatan  mula  dari  proses  tersebut.  Ramalan  di bidang tenaga elektrik pada dasarnya  merupakan ramalan  kebutuhan  energi  elektrik  (Watt-jam) dan  ramalan  beban  tenaga  elektrik    (Watt). Keduanya sering disebut dengan istilah Demand and  Load  Forecasting .  Hasil    peramalan  ini dipergunakan untuk membuat rencana pemenuham kebutuhan maupun  pengembangan penyediaan  tenaga  elektrik    setiap  saat  secara cukup dan baik serta terus  menerus. Penentuan metode dan pembuatan  model [3].

## C. Peramalan Kebutuhan Listrik
Peramalan  merupakan  suatu  teknik  untuk memperkirakan  atau  memprediksikan    suatu nilai  pada  masa  yang  akan  datang    dengan memperhatikan  data  atau    inhalamanasi  masa lalu  atau  saat  ini  baik    secara  matematik  atau statistik. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa  yang  akan  datang.  Metode  ini  sangat membantu  dalam  mengambil  keputusan  yang tepat.  Baik  tidaknya  suatu  peramalan  yang disusun  ditentukan baik  tidaknya  inhalamanasi yang  digunakan.  Peramalan    kuantitatif  dapat digunakan bila terdapat 3 (tiga) kondisi, yaitu : 1. Ada inhalamanasi tentang masa lalu
2. Inhalamanasi tersebut dapat
dikuantitatifkan dalam bentuk kata.
3. Inhalamanasi  tersebut  dapat  diasumsikan bahwa beberapa  aspek pola masa akan yang akan datang untuk efektivitas dan  efisiensi dari sistem peramalan.
Peramalan  ( forecasting )  merupakan  alat bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang efektif  dan  efisien    khususnya  dalam  bidang kebutuhan  stok  obat.  Peramalan  dilakukan adalah  verifikasi  peramalan  sedemikian  rupa sehingga    mencerminkan  data  masa  lalu  dan sistem  penyebab  yang  mendasari  permintaan tersebut.  Sepanjang  representasi  peramalan tersebut  dapat  dipercaya,  hasil  peramalan  dapat terus digunakan Peramalan ( forecasting ) merupakan alat bantu yang penting dalam suatu pembuatan  perencanaan  bagi  setiap  organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan  keputusan manajemen yang sangat signifikan [9].
Peramalan  Energi  listrik  memiliki  peranan yang  sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia, energi  listrik  banyak  digunakan  di  berbagai sektor,  baik  sektor  industri,  rumah  tanggga, usaha komersial, maupun sektor umum lainnya. Sejalan  dengan  perkembangan  zaman  dan kemajuan  ilmu  dan  teknologi,  kebutuhan  akan ketersediaan  energi  listrik  kian  meningkat. Energi  listrik  tidak  dapat  disimpan  dalam  skala besar, sehingga energi ini harus disediakan pada saat  dibutuhkan.  peramalan  beban  listrik  untuk memberikan  inhalamanasi  bagi  penyedia  listrik agar dapat memperkirakan besarnya permintaan sehingga  dalam  penyediaannya  tidak  terjadi pemborosan beban listrik yang dapat mengakibatkan kerugian [7].
Model  peramalan  yang  dikembangkan untuk  peramalan  beban  listrik  hanya  pada  satu level  pemodelan  secara  simultan.  Pada  tahun 2008, Soares dan Medeiros melakukan penelitian untuk  peramalan  beban  listrik  jangka  pendek pada  model  dua  level  dengan  melibatkan beberapa variabel eksternal, seperti tipe hari dan efek hari khusus untuk meramalkan beban listrik per-jam di Brazil. dua level dalam model, yaitu level pertama berdasarkan variabel dummy, dan tren linier yang diestimasi untuk menggambarkan  adanya  tren  jangka  panjang, pola  musiman  tahunan,  pengaruh  hari  dalam seminggu,  dan  pengaruh  dari  hari-hari  khusus lainnya. Sedangkan komponen kedua merupakan model linier yang mengikuti pola Autoregressive atau AR( p ) [13].

## D. Metode Least Square
Metode Least  Square adalah  suatu  metode yang  paling  luas  digunakan  untuk  menentukan persamaan  trend  data.  Metode  kuadrat  terkecil yang  dibagi  dalam  dua  kasus,  yaitu  kasus  data genap  dan  kasus  data  ganjil.  Metode Least Square (kuadrat terkecil) paling sering digunakan  untuk  meramalkan  Y,  karena perhitungannya lebih teliti.
Garis least square ini mempunyai sifat-sifat:
1. Penjumlahan  seluruh  deviasi  vertikal  titik- titk data terhadap garis dalah nol.
2. Penjumlahan seluruh kuadrat deviasi vertikal  data  historis  dari  garis  adalah minimum.
3. Garis melalui rata-rata X dan Y.
Metode least  square menggunakan  cara- cara  perhitungan  statistika  dan  matematika tertentu  untuk  mengetahui  fungsi  garis  lurus sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang dibentuk oleh data historis perusahaan [6].
Dengan demikian pengaruh unsur subyektif dapat  dihindarkan.  Persamaan  trend  dengan metode moment adalah sebagai berikut:
= + ( . ) (1)
keterangan:
Y : Peramalan yang akan datang (peramalan) a   : bilangan konstant b   : slope atau koefisien kecondongan garis trend X  : jangka waktu atau selisih tahun (x = 0, 1, 2, 3, …, n)
Sedangkan untuk menghitung nilai a dan b digunakan rumus sebagai berikut:
= ∑ ∑ (2) = ∑ (3)
keterangan:
∑ : Jumlah kumulatif waktu dikalikan data historis ∑ : jumlah rata-rata jangka waktu di kuadratkan ∑ : Jumlah rata-rata pendistribusian air n               : banyaknya periode waktu (tahun)
Bila ada sejumlah periode waktu ganjil, titik tengah  periode  waktu  ditentukan  sebagai  X=0, sehingga  jumlah  plus  dan  minus  akan  sama dengan nol.
Pengamatan pasut dilakukan untuk menentukan nilai komponen pasut yang nantinya dapat  digunakan  untuk  keperluan  kerekayasaan dan  pemetaaan.  Metode least  squares dapat digunakan untuk menentukan komponen- komponen  pasut  selain  metode Admiralty . Metode  penentuan  komponen  pasut  dan prediksinya yang umum menggunakan beberapa metode,  yaitu  metode Admiralty, metode  semi grafik,  metode least  squares dan  lainnya. Perhitungan menggunakan metode least squares menghasilkan  nilai  komponen  amplitude  yang mendekati  nilai  komponen  hasil  perhitungan metode Admiralty tetapi berbeda pada nilai fase. Metode least squares memberikan akurasi yang cukup  baik  pada  hasil  prediksi  dan  dengan komponen yang lebih banyak.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dibagi  dalam  enam  tahapan, yaitu  identifikasi  masalah,  analisa  kebutuhan sistem, implementasi dan sistem pengembangan, studi  kasus  dan  uji  coba  sistem  model least square , evaluasi dan pembenahan, pengambilan kesimpulan dan saran.

## B. Model yang Digunakan
Model  peramalan  sistem  cerdas  menggunakan metode least square untuk memperoleh hasil dengan berpedoman pada proses least square .
C. Rancangan Penelitian
Langkah-langkah dalam penelitian implementasi  sistem  cerdas  dalam  meramalkan pemenuhan  kebutuhan  stok  listrik  untuk meningkatkan  kualitas  kepada  masyarakat  di kota Lhokseumawe adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data kebutuhan stok listrik, beban listrik, dari masing-masing daerah di Lhokseumawe  dijadikan  sebagai  data pendukung,  selanjutnya  data  tersebut dijadikan  total  keseluruhan  dalam  jumlah penduduk,  jumlah  rumah  tangga,  jumlah pelanggan  listrik,  daya  terpasang  dan konsumsi energi listrik.
2. Melakukan pemisahan data sesuai kebutuhan stok listrik dan kepuasan layanan masyarakat  yang  diperoleh  dari  PT  PLN Lhokseumawe    dan  masyarakat  dari
masing-masing daerah yang akan dijadikan variable peramalan.
3. Memasukkan data-data keseluruhan jumlah yang  telah  di  analisis  berupa  jumlah penduduk,  jumlah  rumah  tangga,  jumlah pelanggan  listrik,  PDRB,  daya  terpasang dan  konsumsi  energi  listrik  yang  akan dimasukkan kedalam sistem database .

## D. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  diberikan diantaranya  data  stok  kebutuhan  listrik  dari masing-masing  daerah  di  kota  lhokseumawe. Pengumpulan  data  yang  diperlukan  sebagai dasar  dalam  melakukan forecasting dalam penelitian ini dari tahun 2010 sampai tahun 2015. Pengumpulan  data  kualitas  layanan  masyarakat dilakukan menanyakan langsung kepada masyarkat pada tiap-tiap daerah dan memberikan nilai  sesuai  dengan  variabel  yang  telah ditentukan.

## E. Analisa Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan diperoleh  dari  orang-orang  yang  bertanggung jawab  memberikan  data  di  PT.  PLN  Kota Lhokseumawe  berupa  data  masing-masing  dari pelanggan yang berada di daerah kota. Data yang diberikan diantaranya data stok kebutuhan listrik dari semua pelanggan yang digunakan. Selanjutnya  melakukan  pemisahan  data  sesuai kebutuhan  peneliti  yang  diperoleh  di  PT.  PLN Kota Lhokseumawe.
F. Perancangan  Analisis Database , User
Interface dan Pengujian Pada  tahap  ini  penulis  menyusun  sebuah database untuk  menyimpan  data  yang  di input . Adapun  rancangan database yang  digunakan adalah database berbasis  MySQL.  Pengkodean untuk mengimplementasikan perancangan aplikasi peramalan kedalam bahasa pemograman. Tahapan akhir adalah melakukan debugging atau testing program.  Pengujian  dilakukan  dengan mencoba secara detail aplikasi yang ditampilkan oleh interface .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Sistem
Pertumbuhan kebutuhan listrik bagi penduduk Kota Lhokseumawe pada tahun 2020 diperkirakan  akan  mengalami  kenaikan  sampai
10%. Berdasarkan prediksi tersebut, PLN harus mampu  meramalkan  pola  dari  data  kebutuhan lsitrik yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan  data  yang  akan  datang  agar dapat  meberikan  pelayanan  terbaik  bagi masyarakat
Model  peramalan least  square dapat menjadi salah satu komponen  yang mendukung pertumbuhan  ekonomi  Kota  Lhokseumawe. Variable yang akan diramalkan dalam pemenuhan stok listrik dilihat dari beban rumah tangga, industri, komersial dan publik. Selanjutnya  kebutuhan  stok  listrik  dari  masing- masing  daerah  akan  dilihat  dari  kapasitas terpasang, daya mampu (MW) dan beban puncak. Kemudian  model  peramalan least  quare akan menentukan  persamaan  trend  data  berdasarkan data kebutuhan listrik yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data kebutuhan listrik yang akan datang.

## B. Perancangan Sistem
Perancangan Sistem ( Desain Sistem ) merupakan gambaran atau sketsa dari alur proses sistem pengolahan data. Rancangan suatu sistem dapat menggunakan Diagram Arus Data (DAD) atau Data Flow Diagram (DFD).

## C. Diagram konteks
Diagram  aliran  data  hanya  memuat  satu proses dan menunjukkan sistem secara keseluruhan.  Adapun  bentuk  diagram  konteks dari  Implementasi  Sistem  Cerdas Least  Square dalam Meramalkan Pemenuhan Kebutuhan Stok Listrik.

## D. Perancangan Basis Data
Pemodelan data merupakan proses pendesainan file-file database yang  berfungsi sebagai sumber data. Adapun bentuk pemodelan data tersebut adalah sebagai berikut : 1. Tabel Admin
Tabel  1  ini  berfungsi  menyimpan  data Admin. Tabel ini terdiri dari tiga field , yaitu: field Id_user sebagai kunci primarykey , field username , dan field password .
Tabel 1. Tabel Admin Nama Type Ukuran Keterangan *Id_user Varchar 15 Primarykey Username Varchar 15 Password Varchar 15
2. Tabel Pelanggan
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data
Pelanggan( responder ) yang mengikuti kuisioner.  Tabel  ini  terdiri  dari  lima field , yaitu field id_Pelanggan, field nama, field jenis_kel, field usia dan field pend._akhir.
Tabel 2. Tabel Pelanggan Nama Type Ukuran Keterangan *Id_Pelanggan Varchar 10 Primarykey Nama Varchar 30 Jenis_kel Varchar 15 Usia Varchar 15 Pend_akhir Varchar 15 3. Tabel Pertanyaan
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data pertanyaan  kuisioner  yang  di_ input oleh admin. Tabel ini terdiri dari lima field , yaitu field id_pertanyaan, field pertanyaan, field a, field b dan field c.
Tabel 3. Tabel Pertanyaan Nama Type Ukuran Keterangan *Id_pertanyaan Varchar 10 Primarykey Pertanyaan Text 0 a Varchar 25 Jawaban a b Varchar 25 Jawaban b
4. Tabel Jawaban Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data jawaban  dari  setiap  Pelanggan( responder ) yang  mengikuti  kuisioner.  Tabel  ini  terdiri dari  enam field ,  yaitu field id_jawab, field id_Pelanggan, field id_pertanyaan, field pertanyaan, field jawaban, dan field nilai.
Tabel 4. Tabel Jawaban
Nama Type Ukuran Keterangan *Id_jawab Varchar 10 Primarykey Id_Pelanggan Varchar 10 Id_pertanyaan Varchar 10 Pertanyaan Text 0 jawaban Varchar 25 Nilai Int 11 5. Tabel Analisa
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data hasil dari analisa tingkat kualitas pelayanan berdasarkan data kuisioner. Tabel ini terdiri dari  enam field ,  yaitu field id_jawab, field id_Pelanggan, field id_pertanyaan, field pertanyaan, field jawaban, dan field nilai.
Tabel 5. Tabel Analisa
Nama Type Ukuran  Keterangan *Id_analisa Varchar 10 Primarykey Id_Pelanggan Varchar 10 Nama Varchar 10 Jenis_Kel Varchar 15 Nilai Float 0 Tingkat Varchar 20 6. Tabel Tingkat Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data berupa  parameter  nilai  untuk  menentukan penilaian terhadap tingkat kualitas pelayanan. Tabel ini terdiri dari empat field , yaitu field id_tingkat, field tingkat, field nilai_max dan field nilai_min.
Tabel 6. Tabel Tingkat Nama Type Ukuran Keterangan *Id_tingkat Varchar 10 Primarykey tingkat Varchar 20 Nilai_max Int 11 Nilai_min Int 11 E. Perhitungan  Menggunakan    Metode  Least Square
1. Data  Pemakaian  Beban  Listrik  Rumah Tangga
Data pemakaian beban listrik rumah tangga pada tabel data aktual selama 36 bulan dari tahun 2013  sampai  2015  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Tabel Data Aktual Pemakaian Beban Listrik Rumah Tangga
Bulan Tahun Jumlah Beban Listrik (Y) Bulan Tahun Jumlah Beban Listrik (Y) Januari 2013 276 Mei 2014 168 Februari 2013 238 Juni 2014 257 Maret 2013 185 Juli 2014 185 April 2013 179 Agustus 2014 284 Mei 2013 276 September 2014 306 Juni 2013 269 Oktober 2014 314 Juli 2013 303 November 2014 155 Agustus 2013 329 Desemb 2014 221 September 2013 204 Januari 2015 188 Oktober 2013 285 Februari 2015 203 November 2013 153 Maret 2015 324 Desember 2013 264 April 2015 337 Januari 2014 288 September 2015 310 Februari 2014 296 Oktober 2015 277 Maret 2014 183 November 2015 222 April 2014 294 Desember 2015 192 Keseluruhan ∑ Y= 8780
Perhitungan peramalan penduduk menggunakan  metode Least  Square sebagai berikut :
1. Tentukan Nilai a
= ∑ = 8780 36 = . 2. Tentukan Nilai b = ∑ ∑ = 2854 15540 = 0.18365 3. Perhitungan Penduduk Yang Lalu Menggunakan Metode Least Square = + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365 . ( 35)) = 250.317 = + ( . )
= 243.88 + ( 0.18365. ( 33)) = 249.95 = + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365. ( 31)) = 249.582 = + ( . )
= 243.881 + ( 0.18365. ( 29)) = 249.215 = + ( . ) = 243.881
+ ( 0.18365. ( 27))
= 248.848
4. Perhitungan  pemakaian beban listrik rumah tangga selama lima bulan selanjutnya pada tahun  2018  menggunakan  metode Least Square
= + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365 . (36))
= 236.73 = + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365 . (37)) = 236.36
= + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365. (38)) = 235.99
= + ( . ) = 243.88
+ ( 0.18365. (39)) = 235.62 = + ( . ) = 243.88 + ( 0.18365. (40))
= 235.26

## Tabel 8. Prediksi Ramalan Beban Listrik Selama 5
Bulan ke Depan Bulan Tahun Jumlah Beban Listrik (KwH) Januari 2018 236.73 Februari 2018 236.36 Maret 2018 235.99 April 2018 235.62 Mei 2018 235.26 F. Program Aplikasi 1. Halaman Login
Halaman login ini  sebagai  tampilan  menu awal  program  yang  berisi  pendaftar, login dan keluar.  Adapun  tampilan  halaman login dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman Login System
2. Halaman Input Data Beban Listrik Halaman menu input beban listrik meliputi ID,  Tahun,  Bulan,  Jenis  beban  listrik,  jumlah terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Halaman Input Data Beban Listrik
3. Halaman Lihat Data Beban Listrik Halaman  ini  digunakan  untuk  melihat  data beban listrik yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3.  Halaman Data Beban Listrik
4. Halaman Pilih Data Jenis Beban Listrik
Halaman  ini  digunakan  untuk  peramalan menggunakan  metode least  square yang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4.  Halaman Data Jenis Beban Listrik (Data Aktual)

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  Implementasi Sistem Cerdas Least Square Dalam Meramalkan Pemenuhan  Kebutuhan  Stok  Listrik  Kepada Masyarakat  Di  Kota  Lhokseumawe    dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Dapat  memudahkan  PT.  PLN  dengan metode  peramalan  metode least  square dapat memprediksi kebutuhan energi listrik dari  tiap  sektor  yaitu  diantaranya  sektor rumah  tangga,  sektor  komersial,  sektor publik,  dan sektor industri.
2. Memudahkan  pihak  PT.  PLN  dalam meramalkan  pemenuhan  kebutuhan  stok listrik di masing-masing daerah yang dilihat dari permintaan sekarang dari sektor rumah tangga, sektor komersial, sektor publik,  dan sektor industri dan memprediksikan permintaan  kebutuhan  stok  listrik  untuk kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dewi,  A.  Y.  dan  Febrizal,  Y.  (2012). Prediksi  Kebutuhan  Energi  Listrik 2012 . Jurnal Teknik Elektro ITP, Volume. 1, No.
1.  Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut Teknologi Padang.
[2] Mohammad, A. (2009). Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan (Studi Pada Perusahaan Penerbangan PT. Garuda  Di  Kota  Semarang) .  Jurnal Ekonomi  dan  Bisnis.  Vol.  10.  No.2.  Juli.
Hal. 171 186. Unisulla Semarang.
[3] Suswanto,  D.  (2009). Sistem  Distribusi
Tenaga  Listrik  Edisi  Pertama .  Buku  Ajar, Universitas Negeri Padang, Padang.
[4] Marsudi, D. (2010). Operasi sistem Tenaga Listrik . Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Firdaus,  I.  (2010). Analisa  Prakiraan Beban  Puncak    Dengan  Menggunakan Metode  Dekomposisi  Pada  Gardu    Induk Banda Aceh . Tugas Akhir Fakultas Teknik Unsyiah, Banda  Aceh.
[6] Ginting, R. (2007). Sistem Produksi. Graha Ilmu, Yogyakarta .
[7] Purnamasari,  I. dan  Suhartono.  (2012). Metode  tlsar  berbasis  regresi  time  series dan  moving  average    untuk  peramalan beban  listrik  jangka  pendek .  Prosiding Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan dan  Penerapan  MIPA,    Fakultas  MIPA, Universitas Negeri
Yogyakarta, Yogyakarta.
[8] Supranto,  J.  (2001). Statistik  Teori  dan Aplikasi  Jilid  2  Ed.6 .  Penerbit  Erlangga, Jakarta.
[9] Rambe,  M.  I.  F.  (2014). Perancangan Aplikasi  Peramalan  Persediaan  Obat- obatan    Menggunakan  Metode  Least Square  (Studi    Kasus  :  Apotik  Mutiara Hati) .  Pelita  Informatika  Budi  Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425.
[10] Nugroho,  A.  (2011). Perancangan  dan Implementasi  Sistem  Basis  Data .  Penerbit Andi, Yogyakarta.
[11] Syahrizal,  M.  dkk.  (2008). Peramalan Kebutuhan  Beban  Sistem  Tenaga  Listrik Menggunakan  Algoritma  Genetik .    UIN Sultan Syarif Kasim, Riau.
[12] Simarta,  J.  dan  Paryudi.  I.  (2010). Basis Data. Penerbit Andi, Yogyakarta.
[13] Soares, L. J., and Medeiros, M. C. (2008). Modeling  and  Forecasting  short-term electricity  load:  A  comparison  of  methods with  an  application  to  Brazilian  data . International  Journal  of  Forecasting,  24, 630-644.
[14] Sonya,  M.  (2010). Analisis  Pengaruh Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan Pelanggan  Dalam  Pembayaran  Rekening Listrik  (Studi  Pada  Unit  Pelayanan Pelanggan  Semarang  Barat) .  Universitas Diponegoro.
[15] Utama,  N.  P.  S.  (2007). Prakiraan Kebutuhan  Tenaga  Listrik  Propinsi  Bali Sampai Tahun 2018. Teknik Elektro, Vol.6
No.1.
[16] Varga, (2010). Medium Term Electric Load forecasting  Using  Artificial    Neural Networks .  Electric  Power  Engineering.
2010 PowerTech Budapest 99. International Conference on. IEEE Conference  Publications.    hlm.  37,  DOI: 10.1109/PTC.1999.826468, Teknik Analisis Regresi dan Korelasi.
[17] Wei, W., (2008). Time Analysis Univariate and Multivariate Methods . Addison
Wesley  Publishing    Company,  Inc. America.