## Analisis Konsumsi Energi Listrik Pelanggan Dan Biaya Pokok Produksi Penyediaan Energi Listrik dengan Machine Learning
Raditya Hari Nugraha 1 , Eko Yuwono 2 , Latif Prasetyohadi 3 , Yanuardhi Arief B 4 , Harry Patria 5
1,2,3,4,5 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. HOS Cokroaminoto No 12A, +62315613922/+62315666172

## Abstract
PT PLN (Persero) during the Covid-19 pandemic was one of the companies whose sales growth was affected  by  the  decline  in  electricity consumption  in  several  sectors.  Another  condition  is that  several  power  plant  and  substation  construction  projects  have  fulfilled  the  realization commitment to the RUPTL from PT PLN (Persero). This has resulted in PT PLN (Persero) being faced  with  an  over  supply  condition  between  power  capacity  and  customer  usage  load. Realization of sales growth until July 2021 was 4.44% (144,788 TWh). Energy consumption in July 2021 was 20.55 TWh where the growth of kWh sales in July 2021 comparing with July 2020 began  to  show  a  recovery  of  +1.82%.  The  factor  that  most  affected  business  and  industrial growth  was  the  manufacturing  sector  in  Indonesia  experiencing  a  slowdown/contraction  as reflected in the PMI (Purchasing Managers Index) which decreased from 53.5 to 40.1. Growth is strongly influenced by consumer behavior in responding to government regulations, especially related to controlling the spread of Covid-19 in Indonesia in the form of restrictions on social activities  (PSBB,  PPKM,  or  Lockdown)  which  have  been  effectively  implemented  since  April 2020 until now. Based on the analysis of the customer's electrical energy consumption data per industrial sector, as well as using technical data on the availability of power per electrical sub- system  and  the  cost  of  producing  electrical  energy  in  an  area,  an  evaluation  model  will  be obtained that can be used in selecting the criteria for prospective customers who will be given program  offers  "SEMAKIN  PRODUKTIF".  By  using  "SEMAKIN  PRODUKTIF"  program  data modeling, it is hoped that prospective customers will be given program offers so that they can be an opportunity to increase sales growth of electrical energy which is targeted to grow 6% in December 2021.
Keywords : Growth, Energy sales, Semakin Produktif, Machine Learning.

## Abstrak
PT PLN (Persero) di masa pandemic Covid-19 merupakan salah satu perusahaan yang growth penjualannya  terdampak  akibat  dari  konsumsi  pemakaian  listrik  di  beberapa  sektor mengalami  penurunan.  Kondisi  lainnya,  beberapa  proyek  pembangunan  pembangkit  dan gardu induk sudah memenuhi komitmen realisasi terhadap RUPTL dari PT PLN (Persero). Hal ini    mengakibatkan  PT  PLN  (Pesero)  dihadapkan  pada  kondisi  over  supply  antara  kapasitas daya  terhadap  beban  pemakaian  pelanggan.  Realisasi  pertumbuhan  penjualan  sd  Juli  2021 sebesar 4,44% ( 144,788 TWh ). Konsumsi energi jual pada bulan juli 2021 sebesar 20,55 TWh dimana  pertumbuhan  kWh  penjualan  Juli  2021  terhadap  Juli  2020  mulai  menunjukkan pemulihan yaitu sebesar +1,82%. Faktor yang paling mempengaruhi pertumbuhan bisnis dan industri yaitu karena sektor manufaktur di Indonesia mengalami perlambatan/kontraksi yang tercermin  pada  PMI  (Purchasing  Managers  Index)  mengalami  penurunan  dari  53,5  ke  40,1. Pertumbuhan  sangat  dipengaruhi  oleh  Perilaku  Konsumen  dalam  menyikapi  regulasi pemerintah  terutama  terkait  pengendalian  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia  berupa pembatasan  aktivitas  sosial  (PSBB,  PPKM,  atau  Lockdown)  yang  secara  efektif diimplementasikan sejak April tahun 2020 sampai dengan saat ini. Berdasarkan dari analisa data konsumsi energi listrik pelanggan per sektor industrinya, serta menggunakan data teknis ketersediaan daya per sub-system kelistrikan dan biaya produksi energi listrik di suatu daerah, maka akan didapatkan evaluasi model yang dapat digunakan dalam pemilihan kriteria calon
pelanggan  yang  akan  diberikan  penawaran  program  “SEMAKIN  PRODUKTIF”.  Dengan menggunakan  pemodelan  data  program  “SEMAKIN  PRODUKTIF”  tersebut,  maka  diharapkan akan  diperoleh  calon  pelanggan  yang  akan  diberikan  penawaran  program  sehingga  dapat menjadi peluang meningkatkan Growth penjualan energi listrik yang ditargetkan tumbuh 6% pada Desember tahun 2021.
Kata kunci : Pertumbuhan listrik, Penjualan listrik, Semakin Produktif, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggan  PT  PLN  (Persero)  terdiri  dari  pelanggan  social,  rumah tangga,  bisnis,  industry  dan  pemerintah  dengan  total  pelanggan  sebesar 80,59  Juta  dan  total  konsumsi  kWh  jual  sampai  dengan  bulan  juli  2021 adalah  sebesar  144,78  TWh.  Pertumbuhan  kWh  Jual  tertinggi  adalah  dari golongan  tarif  Rumah  Tangga  yaitu  sebesar  45,87%  (66,41  TWh),  hal  ini sangat  wajar  mengingat  kontribusi  jumlah  Pelanggan  Rumah  Tangga  yang sangat signifikan yaitu sebesar 91,83% (74,01 juta Pelanggan) dengan kWh per  Pelanggan  sebesar  128  kWh.  Jumlah  Pelanggan  dengan  komposisi terkecil  kedua  adalah  pelanggan  Industri  yaitu  sebesar  0,18%  (145.224 pelanggan) namun menghasilkan kontribusi kWh Jual kedua terbesar setelah pelanggan  Rumah  Tangga  yaitu  sebesar  30,41%  (44,03  TWh),  Rupiah  per Pelanggan  tertinggi  yaitu  sebesar  Rp  47.284.746/Pelanggan  dan  kWh  per Pelanggan tertinggi yaitu sebesar 43.317 kWh/Pelanggan. Jumlah Pelanggan dengan  komposisi  terkecil  kedua  adalah  pelanggan  Industri  yaitu  sebesar 0,18% (145.224 pelanggan) namun menghasilkan kontribusi kWh Jual kedua terbesar  setelah  pelanggan  Rumah  Tang  ga  yaitu  sebesar  30,41%  (44,03
TWh), Rupiah per Pelanggan tertinggi yaitu sebesar Rp
47.284.746/Pelanggan dan kWh per Pelanggan tertinggi yaitu sebesar 43.317 kWh/Pelanggan.
Komposisi pelanggan terkecil atau kecil namun memberikan kontribusi kWh  yang  terbesar  dari  golongan  tarif  lainnya  tentunya  harus  diberikan perhatian khusus. Berdasarkan hal tersebut diperlukan pemetaan pelanggan berdasarkan konsumsi kWh tertinggi atau selanjutnya didefinisikan dengan Pelanggan 10K. Perilaku pelanggan 10K tersebut akan dimanfaatkan sebagai peluang  dalam  membuat  suatu  produk  layanan  serta  dapat  dijadikan penentuan target probing suatu program yang telah diciptakan perusahaan. Saat ini PT PLN (Persero) memiliki program insentif khusus yakni “SEMAKIN PRODUKTIF”  dimana  pelanggan  akan  diberikan  keringanan  berupa  tarif khusus  sesuai  ketentuan  yang  berlaku  dengan  tujuan  sebagai  stimulus  bagi peningkatan  produksi  disisi  pelanggan.  Produk  ini  sangat  berdampak  bagi pelanggan potensial sehubungan dengan pandemic COVID-19 mengakibatkan produktivitas  pelanggan  menjadi  tidak  maksimal  sehubungan  dengan  biaya pemakaian  energi  listrik  yang  memberatkan  pelanggan  serta  mekanisme perhitungan biaya pemakaian minimum atas kapasitas langganan ke PT PLN (Persero).  Dalam  penentuan  target  pelanggan  yang  akan  diberikan penawaran program tersebut digunakan teknologi machine learning sehingga dapat lebih tepat sasaran.
Teknologi Machine  Learning adalah  mesin  yang  dikembangkan  untuk bisa  belajar  dengan  sendirinya  tanpa  arahan  dari  penggunanya.
Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa  data  tanpa  perlu  di  program  ulang  atau  diperintah.  (Dicoding, 2020).  Dalam  hal  ini Machine  Learning memiliki  kemampuan  untuk memperoleh  data  yang  ada  dengan  perintah  ia  sendiri. Machine  Learning memiliki dua teknik dasar belajar, yaitu supervised learning dan unsupervised learning . Menurut  (Wikipedia,  2020),  dalam supervised  learning ,  seseorang dapat  melatih  mesin  dengan  menggunakan  data  yang  diberi  label.  Artinya, beberapa  data  sudah  diberi  label  dengan  jawaban  yang  benar.  Ini  dapat dibandingkan dengan pembelajaran yang berlangsung di hadapan pengawas atau  guru.  Algoritma  pembelajaran  yang  terarah  dapat  mempelajari  pola tersembunyi dari data pelatihan yang telah berlabel, hal ini akan membantu kita memprediksi hasil untuk data yang belum pernah dipelajari sebelumnya. Untuk dapat berhasil membangun, mengatur, dan menerapkan model mesin pembelajar  yang  terarah  dengan  akurasi  tinggi,  dibutuhkan  waktu  dan keahlian teknis dari tim data scientist yang sangat terampil. Selain itu, para data  scientist sebaiknya  harus  mampu  membangun  kembali  model  untuk memastikan  prediksi  yang  dihasilkan  tetap  benar  walaupun  datanya berganti. Supervised  Learning memungkinkan  kita  untuk  mengumpulkan data  atau  menghasilkan  keluaran  data  berdasarkan  dari  pengalaman sebelumnya.  Hal  ini  dapat  membantu  mengoptimalkan  kriteria  kinerja berdasarkan pengalaman mesin. Pembelajaran terarah juga dapat membantu memecahkan  berbagai  jenis  masalah  komputasi  dunia  nyata. Supervised Learning memiliki beberapa metode, diantaranya Decision Tree, Naïve-Bayes, dan Random Forest .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  prediksi  model  menggunakan  3  fasa,  antara  lain  data pre- processing ,  pemodelan  data,  serta  pengukuran  performa  dari  model  yang dapat ditunjukkan dari gambar dibawah ini .
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Pre-processing
Data pre-processing merupakan  sekumpulan  teknik  yang  diterapkan pada  database  untuk  menghapus noise,  missing  value ,  dan  data  yang  tidak konsisten.  Data  preprocessing  dibagi  menjadi  beberapa  langkah,  yaitu cleaning data , data transformation , dan data reduction . Data preprocessing ini digunakan karena dalam data realtime database seringkali tidak lengkap dan tidak  konsisten  sehingga  mengakibatkan  hasil  data  mining  tidak  tepat  dan kurang akurat. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kualitas data yang akan dianalisis,  perlu  dilakukan  langkah-langkah preprocessing  data .  Langkah- langkah  tersebut  tidak  harus  semuanya  dilakukan.  Pada data  mining ,  data preprocessing merupakan salah satu langkah penting agar data dapat diolah sesuai  dengan  metode  dan  tools  yang  digunakan.  Data  yang  baru  saja dikumpulkan  pasti  mengandung  kesalahan, missing  value,  error ,  dan  data- data  yang  tidak  penting  lainnya  khususnya  data  primer  yang  diambil  dari internet,  seperti  data  review  produk,  data  dari  sosial  media,  dan  lain sebagainya.  Hal  ini  menyebabkan  seorang  data  scientist  harus  memahami langkah-langkah data preprocessing agar data yang ia gunakan tepat sasaran dan menghasilkan hasil analisis yang akurat.
Pada  Jurnal  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  10.000  pelanggan dengan  konsumsi  energi  listrik  tertinggi  di  PT  PLN  (Persero)  pada  bulan Agustus  2021.  Dimana  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi  model  tertentu  berdasarkan  perilaku  konsumsi  energi  listrik pelanggan.
Tabel 1. Data sampel konsumsi energi listrik pelanggan PT PLN (Persero)
bulan Agustus 2021 NO NAMA PLG  TARIF  DAYA SEGMEN  PEMKWH_2 02108 RPTAG_202 108 JAM NYALA RP/K WH 1 XXXXXXXXX I4 22000000 0 TT 67,315,965 69,109,410,40 3 306 997 2 XXXXXXXXX LI4 18000000 0 TT 45,324,000 49,099,135,67 3 252 1,664 3 XXXXXXXXX I4 95000000 TT 42,981,854 44,916,403,23 1 452 997 4 XXXXXXXXX I4 97000000 TT 41,475,840 42,580,847,62 5 428 997 6 XXXXXXXXX I4 28000000 0 TT 38,112,000 43,836,397,36 1 136 997
7 XXXXXXXXX LI4 70000000 TT 28,147,500 31,941,563,45 0 402 1,664 8 XXXXXXXXX       I4 89000000 TT 37,699,200 38,703,589,62 6 424 997 9 XXXXXXXXX I4 10500000 0 TT 28,740,000 28,904,124,36 8 274 997 ….. ………………… ………….. …… ------------ ….. …………………… ……. …………………… ….. ……. ……….. 9998 XXXXXXXX Li3 345000 TM 149,436 215,911,306 433 1,664
Dari data table diatas variable yang digunakan, antara lain:

## a) Nama PLG
Merupakan nama pelanggan yang terdaftar di Data Induk Langgan di PT PLN (Persero).
b) Tarif
Pengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  peruntukannya  sesuai  aturan berlangganan di PT PLN (Persero).
c) Daya
Kapasitas  penggunanan  energi  listrik  yang  dapat  digunakan  oleh pelanggan di PT PLN (Persero) dengan satuan VoltAmpere (VA)
d) Segmen
Pengelompokkan pelanggan berdasarkan tegangan pelayanan, antara lain Tegangan  Tinggi  (TT)  dengan  tegangan  150  KV,  Tegangan  Menengah (TM)  dengan  tegangan  20  KV,  Tegangan  Rendah  (TR)  dengan  tegangan 220 V.
e) PemKwh_202108
Berupa  konsumsi  energi  listrik  yang  digunakan  pelanggan  pada  bulan agustus tahun 2021 dalam satuan KWh.
f) Jam_Nyala
Merupakan  lama  penggunaan  energi  listrik  pelanggan  kurun  waktu  1 bulan dalam satuan Jam.
g) Rp/Kwh
Nilai harga satuan per Kwh yang akan dibebankan kepada pelanggan yang merupakan ketentuan dari kementrian ESDM.
h) Program
Merupakan  kriteria  pelanggan  yang  akan  diberikan  penawaran  produk layanan PLN.

## 2.2. Data Processing
Model  diolah  menggunakan  aplikasi  KNIME  dan  hasil pre-processing selanjutnya akan dilakukan data training dan data testing . Terdapat 3 metode yang digunakan untuk menghasilkan model prediksi antara lain decision tree , naïve  bayes ,  dan random  forest .  Ketiga  metode  tersebut  akan  dilakukan sebanyak 70% training dan 30% testing menggunakan node partitioning.
a) Decision Tree Decision tree merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat  dan  banyak  di  minati  (Wu,  2009).  Dalam decision  tree ini  data yang  berupa  fakta  dirubah  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang berisi aturan dan tentunya dapat lebih mudah dipahami. Model pohon keputusan  banyak  digunakan  pada  kasus  data  dengan  output  yang bernilai  diskrit.  Walaupun  tidak  menutup  kemungkinan  dapat  juga digunakan untuk kasus data dengan atribut numerik.
b) Naïve Bayes Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teori Bayes.  Metode  pengklasifikasian  ini  menggunakan  metode probabilitas  dan  statistik  yg  disampaikan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  masa  depan  didasarkan
dari pengalaman masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes.  Ciri  utama  dari Naïve  Bayes  Classifier ini  adalah  asumsi  yg sangat  kuat  (naïf)  akan  independensi  dari  masing-masing  kondisi  / kejadian.
c) Random Forest Klasifikasi random  forest dilakukan  melalui  penggabungan  pohon ( tree )  dengan  melakukan  training  pada  sampel  data  yang  dimiliki.
Penggunaan  pohon ( tree )  yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi  yang  akan  didapatkan  menjadi  lebih  baik.  Penentuan klasifikasi dengan random forest diambil berdasarkan hasil voting dari tree yang  terbentuk.  Pemenang  dari  tree  yang  terbentuk  ditentukan dengan  vote  terbanyak.  Pembangunan  pohon  ( tree )  pada random forest sampai  dengan  mencapai  ukuran  maksimum  dari  pohon  data. Akan  tetapi,  pembangunan  pohon random  forest tidak  dilakukan pemangkasan  ( pruning )  yang  merupakan  sebuah  metode  untuk mengurangi  kompleksitas  ruang.  Pembangunan  dilakukan  dengan penerapan  metode random  feature  selection untuk  meminimalisir kesalahan.  Pembentukan  pohon  ( tree )  dengan  sample  data menggunakan  variabel  yang  diambil  secara  acak  dan  menjalankan klasifikasi  pada  semua  tree  yang  terbentuk.  Random  forest menggunakan Decision  Tree untuk  melakukan  proses  seleksi.  Pohon yang dibangun dibagi secara rekursif dari data pada kelas yang sama.
2.3. Pengukuran Kinerja Evaluasi dan validasi hasil model prediksi antara lain:
a) Cross Validation
Cross Validation merupakan salah satu teknik untuk menilai/memvalidasi  keakuratan  sebuah  model  yang  dibangun berdasarkan  dataset  tertentu. Cross Validation juga  merupakan pengujian standar yang dilakukan untuk memprediksi error rate .
b) Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining . Rumus ini melakukan  perhitungan  dengan  4  keluaran,  yaitu: recall,  precision, acuraccy dan error  rate .  Evaluasi  model  klasifikasi  didasarkan  pada pengujian  untuk  memperkirakan  obyek  yang  benar  dan  salah  (Wu, 2009).
c) ROC Curve ROC  curves merupakan  salah  satu  cara  melakukan  analisa  terhadap model classifier yang  telah  dibuat.  Penggunaan ROC  curves untuk menentukan  parameter  model  yang  dinginkan  sesuai  dengan karakteristik  dari  model classifier yang  Metode  klasifikasi  bisa dievaluasi  berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi,  kecepatan, kehandalan, skalabilitas dan interpretabilitas (Vecellis, 2009).
d) Validasi
Menurut  (Gurenescu,2011)  Diperlukan  cara  yang  sistematis  untuk mengevaluasi  kinerja  suatu  metoda.  Evaluasi  klasifikasi  didasarkan pada  pengujian  pada  obyek  benar  dan  salah,  menurut  (Ian.H,2011) Validasi  data  digunakan  untuk  menentukan  jenis  terbaik  dari  skema belajar  yang  digunakan,  berdasarkan  data  pelatihan  untuk  melatih skema pembelajaran untuk memaksimalkan penggunaan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model prediksi yang dijalankan pada aplikasi KNIME memiliki diagram alir  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  dibawah  ini  dimana  dibagi  menjadi beberapa  bagian  antara  lain  input  data,  data  evaluasi,  pemodelan  data, evaluasi  pemodelan,  dan deployment  model .  Proses  simulasi  dilakukan pengukuran tingkat akurasi dan persentase error dari tiga metode supervised learning antara  lain decision  tree , naïve  bayes ,  dan random  forest sehingga hasil  terbaik  akan  dijadikan  model  prediksi  dalam  penentuan  rencana penawaran produk layanan ke pelanggan.
Gambar 2. Simulasi pemodelan pada aplikasi KNIME
Dari data-preprocessing maka dapat dihasilkan data seperti yang ditunjukkan pada  tabel dibawah dimana karakteristik konsumsi energi listrik pelanggan berupa  pemakaian  kwh,  jam  nyala,  serta  Rp/kWh  maka  dapat  di klasifikasikan  pelanggan  yang  berhak  menerima  penawaran  program semakin produktif.

## Tabel 2. Karakteristik konsumsi listrik pelanggan
NO NAMA PLG TARIF DAYA SEGMEN PEMKWH_2021 08 RPTAG_202 108 JAM NYALA RP/KWH PROGRAM 1 XXXXXXXXXX I4 220000000 TT 67,315,965 69,109,410, 403 306 997 SEMAKIN PRODUKTIF 2 XXXXXXXXXX LI4 180000000 TT 45,324,000 49,099,135, 673 252 1,664 SEMAKIN PRODUKTIF 3 XXXXXXXXXX I4 95000000 TT 42,981,854 44,916,403, 231 452 997 PROGRAM LAIN 4 XXXXXXXXXX           I4 97000000 TT 41,475,840 42,580,847, 625 428 997 PROGRAM LAIN 6 XXXXXXXXXX I4 280000000 TT
SEMAKIN
NO NAMA PLG TARIF DAYA SEGMEN PEMKWH_2021 08 RPTAG_202 108 JAM NYALA RP/KWH PROGRAM 38,112,000 43,836,397, 361 136 997 PRODUKTIF 7 XXXXXXXXXX LI4 70000000 TT 28,147,500 31,941,563, 450 402 1,664 PROGRAM LAIN 8 XXXXXXXXXX          I4 89000000 TT 37,699,200 38,703,589, 626 424 997 PROGRAM LAIN 9 XXXXXXXXXX I4 105000000 TT 28,740,000 28,904,124, 368 274 997 PROGRAM LAIN ….. …………………… ……….. …… ------------ ….. ……………………… …. ………………… …….. ……. ……….. …………………… ……….. 9998 XXXXXXXXXX Li3 345000 TM 149,436 215,911,306 433 1,664 PROGRAM LAIN
Selanjutnya  data  konsumsi  energi  listrik  dari  pelanggan  10K  yang sudah dimiliki akan dilakukan proses simulasi kesesuaian parameter model terhadap skema klasifikasi program semakin produktif. Melalui karakteristik pelanggan  10K  dengan  karakter  konsumsi  energi  listrik  yang  berbeda-beda tersebut  diharapkan  dapat  menghasilkan  model  prediksi  yang  akurat  dan dapat  digunakan  untuk  pelanggan  lain.  Karakteristik  pelanggan  yang  dapat menerima  program  semakin  produktif  yakni  pelanggan  dengan  jam  nyala <300 jam dan Rp/kWh >1000 selain itu hal lain yang mempengaruhi antara lain  pelanggan  dengan  jenis  tarif  produktif  seperti  tarif  Industri  (I),  tarif Bisnis (B), dan tarif layanan premium (L). Ketersediaan pasokan energi listrik di  suatu  daerah  juga  menjadi  salah  satu  hal  yang  menjadi  pertimbangan dalam  penentuan  kriteria  model  prediksi  program  dimana  untuk  beberapa wilayah di Indonesia Timur masih belum dapat menerima program semakin produktif.

## Gambar 3. Kurva ROC hasil simulasi pada aplikasi KNIME
Untuk menentukan model prediksi yang akan digunakan maka terlebih dahulu dapat dengan menjalankan kurva ROC dengan hasil yang ditunjukkan seperti  gambar  diatas.  Dengan  hasil  simulasi  kurva  ROC  maka  dapat ditunjukkan  metode  mana  yang  memiliki  tingkat  kesesuaian  parameter model  dengan  skema  klasifikasi  yang  diharapkan.  Dari  gambar  kurva  ROC diatas dapat terlihat bahwa metode decision tree memiliki tingkat kesesuaian ( True  Positive  Rate )  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  metode naïve bayes dan random forest .
Tabel 3. Hasil simulasi
Metode Accuracy (Learning/Testing)  % Error (Learning/Testing) 80/20 75/25 70/30 80/20 75/25 70/30 Decission Tree 99,29 99,23 99,44 0,71 0,77 0,56 Naïve Bayes 89,30 88,43 89,08 10,70 11,57 10,92 Random Forest 91,56 92,77 70,16 8,44 7,23 29,84
Dari tabel didapatkan informasi bahwa dengan komposisi data training dan data  testing sebesar  80%/20%,  75%/25%,  dan  70%/30%  dihasilkan kestabilan  akurasi  prediksi  pada  metode Decission  Tree dengan  tingkat akurasi diatas 99%.

## 4.  SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  memberikan  hasil  analisa  dari  ketiga  metode supervised  learning  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Decision  Tree memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes dan Random  Forest dengan  tingkat  akurasi  >99%.  Dari  table diatas  juga  kita  dapat  memilih  skema  training  dan  testing  dari  model  yang terbaik adalah dengan 70% data learning dan 30% data testing . Metode Naïve  Bayes memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  rendah dibandingkan  dengan  2  metode  lainnya  dengan  akurasi  80-90%  namun masih  dalam  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik.  Sedangkan  untuk  metode Random  Forest hasil  simulasi  menunjukkan  tingkat  akurasi  dengan  skema learning 80/20 dan 75/25 antara data learning dan data testing sudah >90% namun  saat  menggunakan  skema  70/30  hasil  akurasi  menjadi  kurang  baik yakni hanya di angka 70,16%. Berdasarkan kesimpulan diatas maka metode prediksi  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  rencana  pemberian  program insentif  tarif  khusus  “SEMAKIN  PRODUKTIF”  yakni  menggunakan model decision  tree .  Selanjutnya  model  prediksi  dengan  metode decision  tree tersebut akan di deploy dan selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Gurenescu, 2011, Data mining : Concept and Techniques. Verlag berlin Heidelberg: Springer.
[2]. Ian  H.  Witten,  frank  Eibe,  and  Mark  A.  Hall,  Data  Mining:  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques,  3rd  ed.,  Asma  Stephan  and Burlington, Eds. United States
[3]. Liao.  2007.  Recent  Advances  in  Data  Mining  of  Enterprise  Data: Algorithms and Application . Singapore: World Scientific Publishing
[4]. Wu, Xindong & Kumar, Vipin. 2009.  The Top Ten Algorithms in Data Mining. Boca Raton: CRC Press
[5]. Zhang,  Guazhen,  Zhou,  faming,  etl.,  2008,  Knowledge  creation  in marketing based on data mining, Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), 2008 International Conference on Page(s): 782 – 786
[6]. Vercellis, C. 2009. Business Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making. Southern Gate: John Willey & Sons Inc.
[7]. Shukla,  A.  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.  2010.  Real  Life  Application  of  Soft Computing. Taylor and Francis Groups, LLC.
[8]. Diyah,  Puspitaningrum.  2006.  Pengantar  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[9]. M. DASH and H. LIU, “Feature selection for classification,” Intell. Data Anal., vol. 1, no. 1–4, pp. 131–156, 1997.
[10]. M. Wibowo, F. Noviyanto, S. Sulaiman, and S. M. Shamsuddin, “Machine Learning Technique For Enhancing Classification Performance In Data Summarization  Using  Rough  Set  And  Genetic  Algorithm,”  Int.  J.  Sci. Technol. Res., vol. 8, no. 10, pp. 1108–1119, 2019.
[11]. A.  Luque,  A.  Carrasco,  A.  Martín,  and  A.  de  las  Heras,  “The  impact  of class  imbalance  in  classification  performance  metrics  based  on  the binary confusion matrix,” Pattern Recognit., vol. 91, pp. 216–231, Jul. 2019.
[12]. D.  Kurniawan,  A.  Anggrawan,  and  H.  Hairani,  “Graduation  Prediction System  On  Students  Using  C4.5  Algorithm,”  MATRIK  J.  Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 19, no. 2, pp. 358–365, 2020.
[13]. S.  Helal  et  al.,  “Predicting  academic  performance  by  considering student heterogeneity,” Knowledge-Based Syst., vol. 161, pp. 134–146, Dec. 2018.
[14]. A. Khan and S. K. Ghosh, “Student performance analysis and prediction in  classroom  learning:  A  review  of  educational  data  mining  studies,” Educ. Inf. Technol., vol. 26, no. 1, pp. 205–240, Jan. 2021.
[15]. A. Namoun and A. Alshanqiti,  “Predicting Student Performance Using Data  Mining  and  Learning  Analytics  Techniques:  A  Systematic Literature Review,” Appl. Sci., vol. 11, no. 1, p. 237, Dec. 2020.
[16]. D.  H.  Kamagi  and  S.  Hansun,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,”  J. Ultim., vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014.
[17]. X.  Xu,  J.  Wang,  H.  Peng,  and  R.  Wu,  “Prediction  of  academic performance associated with internet usage behaviors using machine learning  algorithms,”  Comput.  Human  Behav.,  vol.  98,  pp.  166–173, Sep. 2019.