Abstract  -  The  improvement  of  the  Indonesian  economy,  which  is marked  by  an  increase  in  the  number  of  people  with  middle  and upper  social  economy,  requires  the  availability  of  higher  quality energy  services.  IntelligEnSia  as  a  smart  meter  technology  is  the answer to the need for better technology services. IntelligEnSia is a smart meter technology that is able to control and monitor electricity consumption in near real time, in 30 second intervals. IntelligEnSia is  able  to  predict  electricity  consumption  based  on  available historical  data  patterns.  Data  modeling  based  on  seasonal  data descriptions, through the DSVI and MSVI approaches, is a simple technique, but is able to provide a clear understanding of electricity consumption patterns in a certain time period. The MSVI approach in the Jakarta city data case study is able to identify the relationship between independent factors such as temperature, hotel occupancy rates  and  rainy  days  with  the  dependent  factor,  namely  electricity demand.  The  results  of  this  study  show  that  this  data  modeling technique  is  able  to  complement  IntelligEnSia's  smart  meter technology in responding to the needs of modern society, which had previously  been  developed  with  the  functions  of  control,  monitor, prediction and solutions for missing data.
Keywords — data  modeling  ;  IntelligEnSia ; MSVI; WSVI; smart meter.
Abstrak  —  Peningkatan  ekonomi  Indonesia  yang  ditandai dengan peningkatan jumlah masyarakat yang memiliki ekonomi sosial  menengah  keatas,  membutuhkan  ketersediaan  layanan energi  yang  lebih  berkualitas. IntelligEnSia sebagai  teknologi smart meter menjadi jawaban akan kebutuhan layanan teknologi yang  lebih  baik. IntelligEnSia merupakan  teknologi smart  meter yang mampu mengontrol dan memonitor konsumsi listrik secara near  real  time ,  dalam  interval  30  detik. IntelligEnSia mampu melakukan  prediksi  konsumsi  listrik  berdasarkan  pola  data historikal  yang  tersedia.  Pemodelan  data  berdasarkan  deskripsi data  seasonal,  melalui  pendekatan DSVI dan MSVI ,  merupakan teknik  sederhana,  tetapi  mampu  memberikan  pemahaman  yang jelas  pola  konsumsi  listrik  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu. Pendekatan MSVI pada  studi  kasus  data  kota  Jakarta,  mampu mengidentifikasikan  relasi  antara  faktor-faktor  independen seperti temperature, tingkat hunian hotel dan hari hujan dengan faktor dependen yaitu kebutuhan listrik. Hasil dari penelitian ini menunjukan  bahwa  teknik  pemodelan  data  ini  mampu melengkapi teknologi smart meter IntelligEnSia dalam menjawab kebutuhan  masyarakat  modern,  yang  sebelumnya  telah dikembangkan  dengan  fungsi  kontrol,  monitor,  prediksi  dan missing data solution.
Kata  kunci — IntelligEnSia ;  pemodelan  data; smart  meter; MSVI ; WSVI. .

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  berhasil  menurunkan  angka  kemiskinan  dan menurut  Bank  Dunia,  Indonesia  mencatat  perkembangan ekonomi  yang  lebih  baik  sejak  krisis  ekonomi  yang  melanda Asia pada tahun 1990.  Perkembangan ekonomi yang baik ini ditandai  dengan  peningkatan  Produk  Domestik  Bruto  untuk keseimbangan  kemampuan  berbelanja  per  kapita  yang mendekati  7,75%  per  tahun.  Perkembangan  ekonomi  ini  juga menyebabkan permintaan akan energi Indonesia yang semakin tinggi (Energy  demand). Sejak  tahun  1980  sampai  2010, produksi  energi  Indonesia  meningkat  2,8  kali  lipat  dan konsumsi energi meningkat 5 kali lipat dalam 30 tahun terakhir. Walaupun  perkembangan  ekonomi  Indonesia  semakin  baik, rasio  elektrifikasi  baru  mencapai  86%.  Hal  ini  berarti  ada sekitar 14% penduduk Indonesia yang masih hidup tanpa listrik. Disamping  itu,  sebagai  dampak  peningkatan  ekonomi, peningkatan jumlah masyarakat yang memiliki ekonomi sosial menengah  keatas  membutuhkan  ketersediaan  layanan  energi yang lebih berkualitas [1]. Perusahaan penyedia listrik negara yaitu  PLN  telah  berinisiatif  tahun  2011  untuk  menggantikan elektromekanikal meter melalui program listrik pintar. Manfaat untuk konsumen termasuk tarif yang dinamis, harga real time dan informasi feedback . Hartway, dkk [2] memaparkan bahwa prilaku  konsumsi  konsumen  merupakan  respon  terhadap implementasi tarif yang dinamik. Selain itu Wood , dkk [3] juga mengemukakan  bahwa  adanya  suatu  sistem  monitoring langsung  dari  konsumen  dapat  mempengaruhi  pola  konsumsi listrik konsumen. Sedangkan bagi perusahaan penyedia listrik, adanya  teknologi smart  meter dapat  meningkatkan  hubungan dengan  konsumen  melalui  program demand  response yang lebih terarah dan fokus, serta rekomendasi untuk penghematan energi  yang  lebih  aktual  [4].  Disamping  itu, smart  meter mampu  memberikan  informasi  yang  dapat  memberikan rekomendasi  ke  perusahaan  penyedia  listrik  terkait  dengan supply dan  perencanaan  pengembangan  kapasitas smart  grid . Sedangkan untuk semua lapisan masyarakat, smart meter akan berkontribusi  pada  efisiensi  dan  keberlanjutan  energi terbarukan. Walaupun demikian, adopsi teknologi smart meter di Indonesia masih tergolong ditahap awal dan fokus pada
Pinrolinvic D.K. Manembu 1 , Angreine Kewo 2 , Ryan Laksmana Singgeta 3 , Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu-Unsrat Manado, 95115, Indonesia Teknik Informatika, Universitas Katolik De La Salle; Kairagi I Kombos Manado, 95253, Indonesia Teknik Elektro, Universitas Katolik De La Salle; Kairagi I Kombos Manado, 95253, Indonesia Pmanembu@unsrat.ac.id ; akewo@unikadelasalle.ac.id ; rsinggeta@unikadelasalle.ac.id .

## Modeling of Electricity Consumption Using IntelligEnSia Smart-meter System
Pemodelan Data Konsumsi Listrik melalui Sistem IntelligEnSia Smart-meter
Received: 19 June 2021; revised: 24 August 2021; Accepted : 30 August 2021
Gambar 1. Peningkatan jaringan listrik dari masa lalu ke masa depan [5]
listrik  sebagai  bentuk  energi.  Pada  tahun  2014,  jumlah pelanggan  listrik  mencapai  57.493.234  dan  rumah-tangga merupakan  kategori  konsumen  terbesar,  dengan  persentasi sebesar  92,72%  [6].  Melalui  riset  sebelumnya,  konsumen  di Indonesia  mengharapkan  keberadaan smart  meter akan  lebih menitikberatkan  pada  fungsi-fungsi  kegunaannya,  mudah digunakan dalam konteks sosial, fitur, dan secara kompleksitas teknologinya,  dan  resiko  keamanan  yang  terjamin  [7]. Disamping  itu,  adopsi smart  grid di  Indonesia  juga  masih tergolong baru sehingga, adanya suatu kebutuhan akan sistem analisis  yang  intelijen  untuk  mendukung  transisi  dari  sistem tradisional  ke smart  grid .  Hal  ini  didukung  oleh  fakta  bahwa Indonesia  yang  sebelumnya  merupakan  negara  pengekspor minyak  mentah  menjadi  negara  pengimpor  minyak  mentah yang  dikarenakan  jaringan  listrik  dibangun  pada  saat  harga minyak  mentah  masih  relatif  murah  dan  memiliki  stok  yang melimpah. Berdasarkan referensi International Energy Agency (IEA) [5], smart grid adalah jaringan listrik yang menggunakan teknologi  canggih digital yang  dapat  memantau  serta  dapat mengelola  transportasi  energi  listrik  dari  berbagai  sumber pembangkit  secara  efisien  (Gambar  1).  Sinaga,  dkk  [8] mengemukakan  bahwa smart  grid merupakan  sistem  yang memadukan  penggunaan  sensor,  komunikasi,  kemampuan komputasi  dan  kontrol  dalam  beberapa  bentuk  dala  rangka meningkatkan fungsi keseluruhan dari sistem distribusi tenaga listrik.  Melalui  jaringan Wireless  Sensor  Network  (WSN) dari pusat  pemantauan  dan  penyimpanan  data  akan  menerima informasi  data  secara real  time dari  data  sensor  yang  akan dikirimkan  melalui transmitter .  Data  tersebut  meliputi temperatur panel, tingkat radiasi matahari, kapasitas daya, data konverter, data besar tegangan dan arus serta gangguan sistem (fault system). Data yang terkirim tersebut akan diterima oleh data  receiver  yang  akan  dikirimkan  ke  server. Smart  grid sebagai jaringan listrik masa depan

## Gambar 2. Jaringan Modern [8]
modern  memiliki  beberapa  perubahan  terhadap  jaringan tradisional  seperti  diilustrasikan  pada  gambar  2.    Perubahan yang terjadi pada fitur teknologi yang cerdas dan sensor yang digunakan  dalam  mengelola  sistem  tenaga  listrik  dalam melakukan optimasi operasi dibeberapa bagian serta hadirnya sumber  energi  terbarukan  pada  sistem  pembangkitan  energi listrik. Implementasi smart grid di Indonesia telah dimulai sejak tahun  1990  yang  dimulai  dari  penggunaan  teknologi SCADA pada sistem transmisi hingga penerapan teknologi komunikasi dan informasi seperti terlihat pada Gambar 3.
Menurut  Fauziah,  dkk  [9]  aplikasi  supervisory  control  and data  acquisition  ( SCADA )  dapat  diintegrasikan  dengan komunikasi nirkabel via general packet radio service ( GPRS ) untuk  sistem  monitoring.  Sistem  yang  dibangun  dapat mendeteksi  gangguan  dan  kualitas  daya  dengan  beberapa parameter  listrik  yang  meliputi:  arus,  tegangan,  daya,  energi dan faktor daya melalui informasi alarm pada aplikasi SCADA secara real time [9]. Salah satu cara dalam mewujudkan smart grid maka IoT  (Internet  of  Things) merupakan  kunci  utama yang harus digunakan dalam jaringan listrik. IoT terdiri dari 3 lapisan  layer  yaitu perception  layer , network  layer dan application  layer seperti  terlihat  pada  Gambar  4  [10].  Isu penting  terkait  selanjutnya  adalah  masalah  pembiayaan teknologi  baru  [6]  yang  pada  faktanya  juga,  supply  listrik  di Indonesia belum stabil. Pemadaman listrik masih sering terjadi di beberapa wilayah. Sehingga, berdasarkan pemaparan diatas, Indonesia  khususnya  masyarakat  menengah  keatas  di  kota memerlukan teknologi smart meter yang handal. Selain smart meter digunakan  untuk  listrik, smart  meter juga  dapat diaplikasikan dalam untuk memonitoring penggunaan air pada rumah tangga.
Gambar 3. Tahapan Inisiasi Pengembangan Smart Grid PLN [11]
Smart  Meter  System yang  dirancang  dapat  memonitoring debit air dan volume air dari masing-masing Water Flow Sensor menggunakan WeMos sebagai mikrokontroler [12]. Untuk itu, IntelligEnSia hadir dan telah dikembangkan sejak tahun 2013. IntelligEnSia merupakan  teknologi smart  meter yang  mampu mengontrol  dan  memonitor  konsumsi  listrik  secara near real time , dalam interval 30 detik. IntelligEnSia mampu melakukan prediksi konsumsi listrik untuk periode selanjutnya berdasarkan pola  data  historikal  yang  tersedia  [13].  Beberapa  penelitian tentang smart meter diantaranya pada penelitian Arif maulana, dkk  [14]  sebuah  alat  smart  energy  meter  untuk  membaca tegangan dan arus direct current dari baterai serta mengontrol penggunaan sumber daya listrik dari baterai yang dapat secara otomatis  beralih  ke  sumber  PLN.  Komponen  utama  yang digunakan  antara  lain  mikrokontroler arduino  mega  2560 , modul relay 1 channel , voltage sensor, LCD, dan sensor arus, ACS712. Akurasi sensing cukup baik dimana tegangan 98.39% untuk aki 1 dan 99.29% untuk aki 2. Smart energy meter (SEM) dikembangkan dengan tujuan transparansi dari konsumsi energi oleh  konsumen  dalam  hal  tarif.  Strategi  tarif  dirancang berdasarkan jenis beban dari konsumen yang berupa beda harga energi  per-kWh  untuk  beban  linear  dan  nonlinear. Smart energy  meter terdapat  sensor  arus ZMCT103C dan  sensor tegangan ZMPT101B .  Strategi  tarif  untuk  beban  linear  dan nonlinear yang dapat berfungsi dengan baik dalam menghitung suatu  biaya  energi  per-kWh  [15].  Selain  itu, smart  meter dikembangkan dengan aplikasi Blynk yang mampu memonitoring  daya  dan  waktu  penggunaan  perangkat elektronik,  serta  dapat  mengaktifkan  dan  menonaktifkan perangkat elektronik. Pada perangkat ini memiliki delay dengan nilai rata-ratanya pada button on sebesar 2,604 detik, sedangkan untuk delay pada button off adalah 3,464 detik [16].
Gambar 4. Struktur IoT di Jaringan Smart Grid [10]
Gambar 5. Tahap pengembangan IntelligEnSia
Adapun tahapan IntelligEnSia dapat dilihat pada Gambar 5. Pada  tahap  1  dalam  kurun  waktu  2013-2014,  yaitu pengembangan  awal IntelligEnSia ,  difokuskan  untuk  fungsi kontrol  dan  monitor  data  melalui  jaringan  internet  pada platform  berbasis  web  (Gambar  6).  Smart  meter  yang  telah dirancang berbasis ESP8266 telah dipasangkan pada salah satu rumah di manado seperti terlihat pada Gambar 7. Penggunaan ESP8266  telah  banyak  digunakan  seperti  pada  penelitian sebelumnya modul tersebut digunakan untuk pengamanan pintu yang  berbasis wireless [17] . Pada  penelitian  ini  alat  yang dirancang dapat memonitoring konsumsi listrik dari pengguna berdasarkan  periode  yang  fleksible  baik  itu  hari,  bulan  dan tahun.  Data  yang  ditampikan  terdiri  atas  tegangan,  arus  dan daya, yang  ditampilkan dalam  bentuk grafik  dan  tabel  seperti pada  Gambar  8.  Sedangkan  tahap  2,  pengembangan IntelligEnSia difokuskan  pada  fungsi  prediksi, missing  data solution dan pemodelan data berdasarkan pola data historis.
Gambar 6. Aplikasi IntelligEnSia untuk fungsi kontrol [13]

## II. M ETODE

## A. Pemodelan data
Deskripsi  data  dalam  penelitian  ini  mengambil  sampel konsumsi  listrik  dari  salah  satu  rumah  di  Manado,  dalam  2 bulan  terakhir  untuk  menggambarkan  variasi  dalam  periode mingguan,  yang  menggunakan  pendekatan Weekly  seasonal variation  index  (WSVI). Sedangkan  sebagai  perbandingkan untuk  deskripsi  data  bulanan,  data  konsumsi  listrik  propinsi Jakarta  yang  multi  variasi  berdasarkan  faktor  cuaca  dan  non cuaca diambil dari hasil riset sebelumnya. Pemodelan bulanan ini menggunakan pendekatan Monthly seasonal variation index ( MSVI ). Data ini diambil berdasarkan data time series selama 8 tahun  dalam  kurun  waktu  2006-2013,  yang  dikoleksi  melalui buku  Jakarta  dalam  Angka,  Badan  Pusat  Statistik  Jakarta. Sedangkan untuk parameter cuaca, dikoleksi melalui basis data Badan Meteorologi dan Geofisika untuk data propinsi Jakarta yang mencakup temperatur dan hari hujan.

## B. Metode Prediksi
Nilai tegangan (V) dan arus (I) dikirim ke Analog to Digital Converter (ADC) yang merupakan perangkat elektronika yang berfungsi untuk mengubah sinyal analog menjadi sinyal digital. Nilai  tegangan  dan  arus  akan  digunakan  untuk  memperoleh konsumsi daya yang dirumuskan melalui persamaan (1):

## P = V x I
(1)
Dimana, P = Daya (Watt) V = Tegangan (Volt) I = Arus (Ampere)
Gambar 7. Pemasangan Smart meter
Arus  adalah  laju  perubahan  muatan  dibagi  satuan  waktu dimana 1 ampere = 1 coulomb / detik. Dalam bentuk diferensial didefinisikan sebagai persamaan (2):
(2)
Dimana:
I = Arus listrik dalam satuan ampere (A) Q = Muatan listrik dalam satuan coulomb (C) t = Waktu dalam satuan detik (s)
Sedangkan  untuk  tegangan  listrik  adalah  perubahan  atau besarnya  beda  energi  potensial  pada  muatan  antara  dua  buah titik  yang  diukur  dalam  satuan volt  (V) dengan  1 volt =  1 joule/coulomb =  1 J/C. Perubahan  energi  per  satuan  muatan, yang dalam bentuk diferensial dapat dituliskan persamaan (3):
(3)
Gambar 8. Aplikasi IntelligEnSia untuk fungsi monitor data konsumsi [10]
.
Dimana:
V = Tegangan dalam satuan volt (V) W = Energi dalam satuan joule (J) Q = Muatan dalam satuan coulomb (C)
Selanjutnya,  metode  regresi  linier  digunakan  untuk memprediksi kebutuhan listrik periode selanjutnya berdasarkan pola data yang tersedia, melalui persamaan (4):
Y = a + bX (4)
Dimana :
Y = Variabel akibat (Dependent) X = Variabel Faktor Penyebab (Independent) a  = konstanta b  = koefisien regresi (kemiringan); besaran Response yang ditimbulkan oleh Predictor .
Gambar 9. Contoh missing data pada tegangan dan arus
Pada  umumnya regresi  merupakan  suatu  metode  statistika yang menjelaskan tentang suatu model antara dua variable atau lebih.  Suatu  model  hubungan  antara  variabel  terikat (dependent) yang  dinotasikan  dengan  variabel  Y  dengan  satu atau  lebih  variabel  bebas (independent) yang  dinotasikan dengan variabel X, sehingga menghasilkan nilai estimasi serta memprediksi  nilai  rata-rata  variabel  terikat  berdasarkan variabel  bebas.  Untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel bebas dengan menggunakan regresi linier dapat menggunakan dua bentuk, yaitu:
1. Analisis regresi sederhana (simple analysis regresi)
2. Analisis regresi berganda (multiple analysis regresi)
Fungsi prediksi menggunakan metode regresi ini menghasilkan  rekomendasi  3  model  regresi.  Model  prediksi yang pertama berdasarkan regresi linier sederhana. Sedangkan model  prediksi  kedua  dan  ketiga,  merupakan  model  regresi yang  telah  dikembangkan.  Model  ini  secara  berturut-turut dinamakan  model  KLM  a  dan  model  b  [13].  Untuk  model- model ini, dititikberatkan pada prediksi periode hari. Sehingga diperlukan identifikasi dan klasifikasi terhadap:
Gambar  10.  Indeks  mingguan  konsumsi  listrik  dari  salah  satu  rumah  di Manado
1. Kategori hari: Senin-Jumat = hari kerja; Sabtu-Minggu= weekend .
2. Minggu ke: I, II, III, IV
3. Bulan: Januari= Turun; Februari-November=Normal; Desember= Surplus (Mengikuti perkembangan ekonomi).
KLM  a:  Dalam  memprediksi  periode  berikutnya (day  x), model akan melakukan regresi berdasarkan periode yang sama dari x pada data historis.
KLM  b:  Dalam  memprediksi  periode  berikutnya (day  x), model  akan  mengkombinasikan  hasil  linier  regresi  sederhana (model 1) dan KLM a (model 2).

## C. Metode Missing Data
Missing data yang terjadi karena ketergantungan sistem pada jaringan internet diatasi dengan metode interpolasi, khususnya Lagrange interpolating polynomial . Contoh missing data dapat dilihat  pada  Gambar  9.    Metode  interpolasi  ini  merupakan proses  untuk  menemukan  dan  memperkirakan  suatu  fungsi melalui  data-data  yang  telah  diketahui.  Untuk  menentukan order  mana  yang  akan  dicocokan  dengan  data,  maka dikembangkan  teknik PB’s  eyes ,  yang  merupakan  teknik pengembangan dari metode Lagrange Interpolating polynomial.
Gambar 11. Permintaan listrik, temperature, tingkat hunian kamar hotel and hari hujan di Jakarta selama periode 2006-2013.
Dibawah  ini  merupakan  contoh  data  tegangan  dan  arus  yang hilang (missing data) , sehingga otomatis nilai daya juga hilang. Untuk Lagrange  order pertama,  harus  diperoleh  nilai  dari posisi  x-1  dan  x+1  untuk  dimasukkan  pada  persamaan. Selanjutnya, untuk Lagrange order kedua, harus diperoleh nilai dari posisi x-2, x-1 dan x+1. Sedangkan untuk Lagrange order ketiga, harus diperoleh nilai dari posisi x-3, x-2, x-1 dan x+1. Adapun yang menjadi hasil pembahasan dari riset sebelumnya adalah:
1. Dalam  menentukan  order Lagrange yang  telah digunakan, disamping nilai data, perlu dilakukan analisa terhadap  pola  data  sebelum  dan  sesudah missing  data (x).
2. Pada  kasus  ketiga,  boleh  digunakan  order Lagrange yang  berbeda.  Untuk  meng-interpolasikan  nilai tegangan  digunakan  order  pertama  dan  untuk  meng- interpolasikan nilai arus, digunakan order ketiga.
3. Untuk kasus data dalam jumlah yang banyak (Big data), order pertama lebih sering digunakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembahasan riset ini menitikberatkan pada pemodelan data dari konsumsi listrik.
Gambar 12. Indeks bulanan konsumsi listrik, temperatur, hari hujan dan tingkat hunian kamar hotel di Jakarta selama periode 2006-2013.

## A. Pemodelan data: WVSI
Pemodelan  data  untuk  konsumsi  listrik  salah  satu  sampel rumah  di  Manado  (Gambar  10)  menggunakan  pendekatan WVSI (persamaan  (5)),  karena  ketersediaan data  hanya dalam waktu 2 bulan.
√ (5)
merupakan indeks mingguan nilai i pada hari j.
Data  konsumsi  listrik  mingguan  menunjukan  terjadinya peningkatan konsumsi listrik dari hari ke hari mendekati akhir pekan. Konsumsi listrik terendah ada pada hari Rabu.

## B. Pemodelan data: MVSI
Sedangkan untuk menganalisa kebutuhan listrik perbulan, pendekatan MSVI didefinisikan pada persamaan (6):
√ (6)
Dimana:
adalah indeks bulanan nilai i dalam tahun j adalah permintaan beban listrik bulanan dalam tahun j √ adalah adalah rerata permintaan beban listrik bulanan dalam tahun j, atau rerata dari 12 nilai untuk tahun j
Jakarta  yang  berkontribusi  20,78%  dari  konsumsi  listrik Indonesia  pada  tahun  2014  dan  merupakan  salah  satu  kota terpadat didunia, sangat menarik untuk dianalisa pola konsumsi listriknya.  Peningkatan  konsumsi  listrik  di  Jakarta  terjadi periode 2006-2013 seperti terlihat pada gambar 11 dan gambar 12.  Sedangkan  temperatur,  cenderung  memiliki  pola  yang stabil,  walaupun  rerata  temperatur  pertahun  mengalami kenaikan.  Pola MSVI Jakarta  menunjukan  peningkatan  beban listrik pada bulan November, diikuti dengan penurunan secara bertahap sampai bulan Februari, yang bisa diasosiakan dengan penurunan  temperatur.  Beban  listrik  kemudian  naik  secara perlahan  sampai  bulan  September  dan  antara  September  ke Oktober, terjadi penurunan tipis. Peningkatan konsumsi listrik pada  bulan  Februari  ke  September  terkait  dengan  musim kemarau,  sehingga  kebutuhan  akan  air-conditioning  juga semakin tinggi. Tingkat hunian hotel tertinggi ada pada bulan Juli yang merupakan masa libur sekolah dan November, dimana pada bulan ini ada begitu banyak kegiatan yang dipusatkan di Jakarta  selaku  ibukota.  Peningkatan  konsumsi  listrik  secara perlahan dari bulan Maret sampai ke Mei diasosiasikan dengan peningkatan  secara  bertahan  dari  tingkat  hunian  hotel. Penurunan pada tingkat hunian jotel sejak Juli ke Agustus, juga bisa diasosiasikan dengan penurunan konsumsi listrik.
Disamping  itu,  melalui  pemodelan  data,  walaupun dipengaruhi oleh perubahan iklim, masih tetap terlihat adanya dua  musim  di  Indonesia,  yaitu  musim  kemarau  dan  musim hujan, jika dianalisa dari pola faktor hari hujan.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  memaparkan  tentang  pemodelan  data berdasarkan  deskripsi  data  secara  seasonal.  Pendekatan WSVI dan MSVI yang  gunakan  pada  sampel  data  rumah  di  Manado dan  konsumsi  listrik  di  Jakarta  merupakan  teknik  sederhana, tetapi  mampu  memberikan  pemahaman  yang  jelas  pola konsumsi  listrik  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu. Pendekatan MSVI pada  studi  kasus  kota  Jakarta,  mampu mengidentifikasikan  relasi  antara  faktor-faktor  independen seperti temperature, tingkat hunian hotel dan hari hujan dengan faktor  dependen  yaitu  kebutuhan  listrik.  Untuk  Jakarta,  pola konsumsi listrik sangat dipengaruhi oleh faktor tingkat hunian hotel  dan  hari  hujan.  Hasil  penelitian  akan  lebih  optimal  jika didukung oleh ketersediaan data yang lebih banyak (Big Data), baik  itu  faktor-faktor  independen  lainnya  dan  periode  waktu yang lebih detil, sehingga dapat menghasilkan pemodelan data per hari (Daily) ataupun per jam (Hourly).
Teknik  pemodelan  data  ini  mampu  melengkapi  teknologi smart  meter IntelligEnSia dalam  menjawab  kebutuhan masyarakat modern saat ini dan kedepannya, yang sebelumnya telah  dikembangkan  dengan  fungsi  kontrol,  monitor,  prediksi dan missing data solution.

## V. K

## UTIPAN
[1] J. S. Chou, C. Kim, T. K. Ung, I. G. A. N. Yutami, G. T. Lin, and H. Son, “Cross-country review of smart grid adoption in residential buildings,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 48, pp. 192–213, 2015, doi: 10.1016/j.rser.2015.03.055.
[2] C. K. W. Rob Hartway, Snuller Price, “Smart meter, customer choice and proﬁtable time-of-use rate option.pdf,” Energy , vol. 24, no. 10, pp. 895–903, 1998.
[3] M. N. G. Wood, “Inﬂuencing user behaviour with energy information display systems for intelligent homes.pdf,” Int. J. ENERY Res. , vol. 31, pp. 56–78, 2007.
[4] J. Aghaei and M. I. Alizadeh, “Demand response in smart electricity grids equipped with renewable energy sources: A review,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 18, pp. 64–72, 2013, doi: 10.1016/j.rser.2012.09.019.
[5] T. U. Daim, T. Oliver, and R. Phaal, “Technology roadmapping,” Technol. Roadmapping , pp. 1–783, 2018, doi: 10.1142/10859.
[6] N. Gunningham, “Managing the energy trilemma: The case of Indonesia,” Energy Policy , vol. 54, pp. 184–193, 2013, doi: 10.1016/j.enpol.2012.11.018.
[7] P. Manembu, A. Kewo, and B. Welang, “Missing data solution of electricity consumption based on Lagrange Interpolation case study: IntelligEnSia data monitoring,” Proc. - 5th Int. Conf. Electr. Eng.
Informatics Bridg. Knowl. between Acad. Ind. Community, ICEEI 2015 , pp. 511–516, 2015, doi: 10.1109/ICEEI.2015.7352554.
[8] D. H. Sinaga, R. R. O. Sasue, and H. D. Hutahaean, “Pemanfaatan
Energi Terbarukan Dengan Menerapkan Smart Grid Sebagai Jaringan Listrik Masa Depan,” J. Zetroem , vol. 3, no. 1, pp. 11–17, 2021.
[9] K. Fauziah, S. Syafei, A. Suhendra, H. Hilal, and F. Armansyah, “Desain Dan Penerapan Sistem Monitoring Gangguan Dan Kualitas Daya Dengan Teknologi Advanced Metering Infrastructure ( Ami ) Untuk Mendukung Smart Grid Design and Implementation of Outage and Power Quality Monitoring System By Using Advanced Metering,” vol. 17, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[10] N. A. Hidayatullah and D. E. Juliando, “Desain dan Aplikasi Internet of Thing (IoT) untuk Smart Grid Power Sistem,” VOLT  J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 2, no. 1, p. 35, 2017, doi: 10.30870/volt.v2i1.1347.
[11] Persero Tim, “IMPLEMENTASI SMARTGRID.” 2016.
[12] R. Ramdani, I. G. P. W. Wedashwara W, and A. Zubaidi, “Rancang Bangun Smart Meter System untuk Penggunaan Air pada Rumah Tangga Berbasis Internet of Things,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 149–160, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.300.
[13] A. Kewo, R. Munir, and A. K. Lapu, “IntelligEnSia based electricity consumption prediction analytics using regression method,” Proc. - 5th Int. Conf. Electr. Eng. Informatics Bridg. Knowl. between Acad. Ind. Community, ICEEI 2015 , pp. 523–528, 2015, doi: 10.1109/ICEEI.2015.7352556.
[14] A. Maulana, E. Suhartono, T. Yunita, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Sistem Pengukuran Energi Listrik Pada Smart Energy Meter Untuk Aplikasi Smart House Yang Menggunakan Rooftop Photovoltaic Electrical Energy Measurement System At Smart Energy Meter for Smart House Applications Using Rooftop Photovoltaic,” vol. 6, no. 1, pp. 1047–1054, 2019.
[15] A. B. Muljono, I. M. A. Nrartha, I. M. Ginarsa, and I. M. B. Suksmadana, “Rancang Bangun Smart Energy Meter Berbasis UNO dan Raspberry Pi,” J. Rekayasa Elektr. , vol. 14, no. 1, pp. 9–18, 2018, doi: 10.17529/jre.v14i1.8718.
[16] V. L. Rismawati, H. Vidyaningtyas, and ..., “Sistem Monitoring Energi Listrik Pada Smart Energy Meter Menggunakan Aplikasi Blynk Berbasis Android,” eProceedings … , vol. 7, no. 2, pp. 4211– 4218, 2020, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/eng ineering/article/view/13096.
[17] R. L. Singgeta, P. D. K. Manembu, and M. D. Rembet, “SISTEM PENGAMANAN PINTU RUMAH DENGAN RFID BERBASIS WIRELESS ESP8266,” vol. 2018, no. Ritektra, pp. 2–3, 2018.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  penulis  mengucapkan  Terima  Kasih  kepada  Kementrian Riset dan Teknologi Pendidikan Tinggi (Ristek Dikti) Republik Indonesia  dan  Universitas  Katolik  De  La  Salle  atas dukungannya  melalui  pembiayaan  Hibah  Bersaing  tahun anggaran 2016 .
Penulis  bernama  lengkap  Pinrolinvic D.K. Manembu yang memiliki keahlian di bidang Artificial
Intelligence,  IoT,  Robotics,  Soft Computing,  Energy  Data  Modelling, GIS .  Penulis  aktif  mengajar  di program  studi  teknik  informatika Universitas Sam Ratulangi