Abstrak — Pemerintah  menyediakan  dana  bagi  kelompok masyarakat tidak mampu yang diberikan dalam bentuk subsidi terhadap  tarif  tenaga  listrik  untuk  pelanggan  rumah  tangga dengan  daya  450  VA  dan  900  VA.  Berdasarkan  data  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang  telah  diolah  oleh  Tim Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K), dikeluarkan  daftar  40%  masyarakat  Indonesia  yang  berada dalam kondisi ekonomi terendah. Pada penelitian ini bertujuan untuk  melakukan  klasifikasi  sesuai  karakteristik  yang  dimiliki oleh  pelanggan  subsidi  listrik  rumah  tangga  daya  450  VA  dan 900  VA  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes  Classifier .  Hasil  Perbandingan  antara  metode SVM  dan  NBC  didapatkan  bahwa  SVM  memberikan  hasil yang lebih baik dengan parameter optimal yang diperoleh pada kernel RBF adalah C = 10 dan  =1. Kategori 450 VA sebanyak 91,6%  pelanggan  rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan sisanya 8,4% pelanggan rumah tangga diprediksi masuk ke dalam  kategori  subsidi  900  VA.  Pada  kategori  subsidi  900  VA sebanyak  81,9%  pelanggan  rumah  tangga  diklasifikasikan dengan  benar  dan  sisanya  18,1%  pelanggan  rumah  tangga diprediksi masuk kategori 450 VA.
Kata  Kunci — Naive  Bayes  Classifier , Radial  Basis  Function, Subsidi Listrik , Support Vector Machine .

## I. PENDAHULUAN
ISTRIK  adalah  energi  vital  bagi  keberlangsungan aktivitas  manusia  baik  individu,  kelompok  masyarakat maupun  dunia  industri.  Energi  listrik  dapat  dimanfaatkan untuk melakukan aktivitas dengan manfaat yang sangat besar dimana  berbagai  peralatan  memenuhi  kebutuhan  hidup dioperasikan  menggunakan  energi  listrik  [1].  Kegiatan masyarakat yang cenderung meningkat dari waktu ke waktu, mendorong  peningkatan  pengoperasian  peralatan  dengan tenaga listrik. PT. Perusahaan Listrik Negara (Persero) yang selanjutnya  disebut  sebagai  PLN  merupakan  perusahaan penyedia  energi  listrik  dengan  mengelompokkan  pelanggan menjadi  5  golongan  berdasarkan  keperluan  pemakaian  [2]. Golongan tersebut antara lain sektor rumah tangga, industri, bisnis, sosial, dan penerangan umum.
Golongan rumah tangga merupakan kelompok pemakai energi  listrik  paling  besar  yaitu  mencapai  90%  dari  total pelanggan  [3].  Jumlah  rumah  tangga  yang  ada  di  Provinsi Jawa  Timur  mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya,  sehingga permintaan terhadap sambungan listrik disektor tersebut juga mengalami  peningkatan.  Hal  ini  juga  tidak  terlepas  karena Jawa  Timur  memiliki  jumlah  penduduk  terpadat  kedua  di Indonesia  [4].  PT  PLN  (Persero)  memiliki  wilayah  kerja  di
seluruh  Indonesia,  salah  satunya  adalah  PT  PLN  (Persero) Distribusi  Jawa  Timur  yang  menargetkan  rasio  elektrifikasi di  provinsi  Jawa  Timur  dapat  mencapai  100%  pada  tahun 2019 dari posisi saat ini 91%.
Pemerintah  mencanangkan  Program  Indonesia  Terang dalam bentuk pembangunan infrastruktur penyediaan tenaga listrik.  Pemerintah  menyediakan  dana  bagi  kelompok masyarakat  miskin  dan  tidak  mampu  yang  diberikan  dalam bentuk  subsidi  terhadap  tarif  tenaga  listrik  untuk  pelanggan rumah  tangga  dengan  daya  listrik  450  VA  dan  900  VA. Besaran  subsidi  listrik  yang  diterima  konsumen  rumah tangga  daya  450  VA  dan  900  VA  tergantung  pada  jumlah pemakaian  energi  listriknya.  Secara  rata-rata,  konsumen rumah  tangga  daya  450  VA  mendapatkan  subsidi  listrik sebesar  Rp  80.000  per  bulan,  dan  untuk  konsumen  rumah tangga  daya  900  VA  adalah  rata-rata  Rp  90.000  per  bulan [3].  Pembangunan  subsidi  listrik  tersebut  membutuhkan anggaran  yang  sangat  besar.  Pemerintah  perlu  memastikan bahwa  penerima  manfaat  subsidi  listrik  adalah  hanya masyarakat miskin dan tidak mampu.  Berdasarkan data dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang  telah  diolah  oleh  Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K), dikeluarkan  daftar  40%  masyarakat  Indonesia  yang  berada dalam kondisi ekonomi terendah [5]. Data yang dikeluarkan oleh  TNP2K  tersebut  menjadi  database  rumah  tangga  yang menjadi  prioritas  program  penanggulangan  kemiskinan  di Indonesia.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  sesuai  karakteristik  yang  dimiliki oleh pelanggan subsidi  listrik  rumah  tangga  daya  450  VA  dan  900  VA dengan  menerapkan  metode  data  mining.  PLN  merupakan salah satu perusahaan yang bisa memanfaatkan metode data mining karena permintaan sambungan listrik oleh pelanggan yang  berlangsung  setiap  hari sehingga  semakin  lama  data pelanggan yang tersimpan sangatlah besar .
Data  mining  merupakan  suatu  proses  untuk  identifikasi pola  yang  memiliki  potensi  dan  berguna  untuk  mengelola dataset  yang  besar  [6].  Dalam  data  mining  terdapat  10 algoritma  teratas  yang  paling  berpengaruh  dan  dipilih  oleh peneliti  dalam  komunitas  data  mining,  dimana  lima diantaranya  adalah  algoritma  klasifikasi  yaitu Support Vector  Machines (SVM), AdaBoost , K-Nearest  Neighbor (K-NN), Naive  Bayes dan  CART  [7].  Salah  satu  algoritma yang banyak diteliti adalah Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan suatu teknik untuk menemukan hyperplane yang  bisa  memisahkan  dua  set  data  dari  dua  kelas  yang berbeda  [8].  SVM  dikenal  sebagai  teknik machine learning yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  fungsi  pemisah

## Analisis Klasifikasi Pelanggan Listrik Rumah Tangga Bersubsidi Kota Surabaya
Menggunakan Support Vector Machine dan

## Naïve Bayes Classifier
Wiwin Yuli Widiawati dan Raden Mohamad Atok Departemen Statistika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : moh_atok@statistika.its.ac.id
L
( classifier )  yang  optimal.  Metode  ini  digunakan  karena mampu melakukan klasifikasi data yang bisa dipisahkan oleh suatu  garis  linier  maupun  nonliner.  SVM  merupakan  salah satu  metode  terbaik  yang  dapat  digunakan  dalam  masalah klasifikasi  pola  serta  kemampuan  generalisasi,  yaitu kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  data  lain  yang  tidak termasuk  dalam  data  yang  dipakai  pada  metdoe machine learning [9].  Selanjutnya  akan  dilakukan  klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  sebagai perbandingan terhadap metode SVM. NBC adalah salah satu klasifikasi  probabilistik  paling  sederhana  yang  didasarkan pada  teorema  Bayes  dan  mencari  peluang  terbesar  dari kemungkinan  klasifikasi.  NBC  dapat  melakukan  proses klasifikasi  dengan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  metode lain  yang  lebih  kompleks  [10].  Meskipun  termasuk  dalam klasifikasi  yang  sederhana,  namun  dalam  beberapa penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  NBC  memiliki performa  yang  baik  dibandingkan  metode  lain  yang  lebih kompleks  yaitu  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan SVM dan Random Forest [11].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A.  Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses penemuan model (fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data yang bertujuan agar  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek yang  label  kelasnya  tidak  diketahui  [12].  Algoritma klasifikasi  yang  banyak  digunakan  secara  luas,  yaitu decision/classification  trees , bayesian  classifiers/naive bayes classifiers , neural networks , algoritma genetika, rough sets , k-nearest neighbor , metode rule based , memory based reasoning , dan support vector machines (SVM). Klasifikasi data  terdiri  dari  2  langkah  proses.  Pertama  adalah learning (fase training ),  dimana  algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk menganalisa  data training lalu  direpresentasikan  dalam bentuk rule klasifikasi.  Proses  kedua  adalah  klasifikasi, dimana data testing digunakan untuk memperkirakan akurasi dari rule klasifikasi [12].

## B. K-Fold Cross Validation
K-fold  cross  validation adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mempartisi data menjadi data training dan data testing .  sebuah  teknik  yang  menggunakan  keseluruhan dataset yang  ada  sebagai training  dan  testing .  Metode  ini banyak  digunakan  peneliti  karena  dapat  mengurangi  bias yang  terjadi  pada  saat  pengambilan  sampel. K-fold  cross validation secara berulang-ulang membagi data menjadi data training dan  data testing ,  dimana  setiap  data  mendapat kesempatan menjadi data testing [13]. Metode ini ditujukan agar diperoleh tingkat kepercayaan yang tinggi karena semua dataset dilibatkan sebagai data training maupun testing [14].
C. Fast Correlation Based Filter (FCBF)
Secara  umum,  suatu  variabel dikatakan  bagus  jika variabel tersebut  relevan  dengan  konsep  kelas  namun  tidak redundan  pada  variabel  yang  lain.  Pendekatan  lain  yang dilakukan yaitu memilih ukuran korelasi berdasarkan konsep information  theoretical  entropy [15]. Entropy dari  variabel X didefinisikan pada persamaan (1).
      2 1 ( ) log n i i i H X P x P x    
Entropy variabel  X  jika  diketahui  variael  Y  didefinisikan pada persamaan (2).
          2 1 1 log n n i i i i i i i
H X Y P y P x y P x y
        i P x adalah  peluang  posterior  untuk  semua  nilai  X  dan   i i P x y adalah  peluang  posterior  dari  X  jika  Y  diketahui.
Berdasarkan entropy tersebut  dapat  diperoleh Information Gain pada persamaan (3).       IG X Y H X H X Y

##  

## D.  Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  metode machine  learning yang  melakukan  suatu  teknik  untuk menemukan  fungsi  pemisah  ( classifier )  yang  dapat memisahkan data menjadi dua kelas berbeda [8]. Tujuan dari SVM adalah untuk menemukan fungsi pemisah ( hyperplane ) terbaik  diantara  fungsi  yang  tidak  terbatas  jumlahnya  untuk memisahkan  dua  buah  kelas.  SVM  untuk  klasifikasi  dapat bekerja pada kasus klasifikasi linier maupun nonlinier. 1. Klasifikasi SVM Linier Pada dasarnya, konsep SVM adalah linier classifier yaitu klasifikasi  ke  dalam  2  kelas  yang  secara  linier  dapat dipisahkan.  Ilustrasi hyperplane pemisah  dan  margin  SVM pada data yang dapat dipisahkan secara linier terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hyperplane SVM Linier.
Nilai  margin  merupakan  nilai  jarak  terdekat hyperplane dengan data yang paling dekat dengan hyperplane tiap kelas. Hyperplane optimum  diperoleh  dengan  memaksimalkan nilai  margin.  Secara  matematis,  formulasi  permasalahan optimasi  SVM  untuk  klasifikasi  linier dalam  primal  space adalah:
    1 1 , , 1 2 M T T
p i i i i L b y b            w α w w w x
Nilai optimal pada persamaan (4) dapat dihitung dengan meminimalkan p L terhadap w dan b, serta memaksimalkan
p L terhadap i  ,  sehingga  pada  persamaan  (5)  didapatkan formulasi optimasi SVM klasifikasi linier dalam dual space.
 
1 , 1 1 2 M M T D i i j i j i j i i j L y y          α x x
Apabila data terpisah secara linier, maka fungsi pemisah atau hyperplane yang optimal adalah:
( ) T i i i D y b     x x x dengan nilai   1 T i i b y S    w x .
Selanjutnya data testing akan diklasifikasikan menjadi:
Kelas 1, jika  ( ) 0 Kelas 2, jika  ( ) 0 D x D x       x 2. Klasifikasi SVM Nonlinier
(2) (3)
(6)
(4) (5) (7) (1)
Pada  umumnya  masalah  dalam  dunia  nyata  jarang  yang bersifat  linier,  akan  tetapi  kebanyakan  bersifat  nonlinier. Apabila  data training tidak  dapat  dipisahkan  secara  linier, maka classifier yang diperoleh belum memiliki kemampuan generalisasi  yang  maksimal  meskipun hyperplane yang diperoleh  sudah  optimal.  Penyelesaian  dalam  masalah nonlinier  tersebut,  SVM  dimodifikasi  dengan  memasukkan fungsi  kernel.  Ruang  input  dengan  dua  dimensi  tidak  dapat memisahkan data ke dalam dua kelas secara linier, sehingga dilakukan pemetaan vektor input oleh fungsi ( )  x ke ruang vektor baru yang berdimensi lebih tinggi (3 dimensi).
Gambar 2. Hyperplane SVM Nonlinier.
Transformasi  pada  kasus  SVM  Nonlinier  menggunakan funsi  kernel  untuk  memberikan  kemudahan  menentukan support  vector pada  SVM  tidak  perlu  mengetahui  bentuk dari  pemetaan    x yang  sebenarnya  [15].  Fungsi  kernel yang umum digunakan pada metode SVM adalah:
1. Kernel Linier
  , i j i j K  T x x x x
2. Kernel Polynomial
    , , 0 p i j i j K r       T
x x x x 3. Kernel Radial Basis Function (RBF)   2 , exp i j i j K          
x x x x
4. Sigmoid Kernel     , tanh i j i j K r     T x x x x
Persamaan  dual  pada  klasifikasi  nonlinier  diperoleh dari penerapan kernel trick pada persamaan (8).
  1 , 1 1 ( ) 2 M M D i i j i j i j i i j L y y K          α x x
Fungsi  keputusan  pada  SVM  nonlinier  diperoleh melalui persamaan (2.16).
  ( ) , i i i j i S D y K b      x x x
dengan   , i K x x adalah  fungsi  kernel.  Selanjutnya  data testing diklasifikasikan menggunakan fungsi keputusan:
Kelas 1, jika  ( ) 0 Kelas 2, jika  ( ) 0 D x D x       x .

## E.  Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes merupakan perhitungan teorema bayes yang paling  sederhana,  karena  mampu  mengurangi  kompleksitas komputasi  dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  (naif) antar  satu  kelas  dengan  kelas  yang  lain.  Secara  umum, persamaan Naive  Bayes dapat  dinotasikan  pada  persamaan (11) [16]:
     
  P A P B A P A B P B 
Misalkan  diberikan 1 2 , ,..., p x x x adalah  atribut  yang digunakan  untuk  menentukan  kelas y .  Perhitungan posterior  probability untuk  setiap  kelas l y menggunakan teorema Bayes pada persamaan (12) [16].
        1 1 1 ,..., ,..., ,..., l p l l p p P y P x x y
P y x x P x x  Persamaan  2.26  diperlukan  perhitungan   1 ,..., p l P x x y dan  setiap  atribut  diasumsikan  saling  bebas  untuk  kelas y , maka:
      2 1 2 ( , ,..., ) ...
i p p P x x x P x y P x y x y 

## F. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  alat  yang  digunakan  untuk menganalisis  seberapa  baik classifier mengenali  data  dari kelas yang berbeda.
Tabel 1. Confusion matrix Aktual Prediksi 1 ˆ  2 ˆ  1 ˆ  11 n 12 n 2 ˆ  21 n 22 n
Confusion matrix pada tabel 1 digunakan pada beberapa pengukuran  performa  klasifikasi  yaitu  akurasi,  sensitivitas, spesifitas, dan presisi [12].
11 22 11 12 22 21 n n akurasi n n n n      11 11 12 n sensitifitas n n   22 22 21 n spesifitas n n  
Akurasi  klasifikasi  data  yang unbalance dapat  dihitung menggunakan Geometric-mean ( G-mean )  dan Area  Under ROC Curve (AUC) [17].
1 g i i Gmean R sensitifitas spesifitas                1 1 1 2 g i i AUC R sensitifitas spesifitas g    

## 

## G.  Energi Listrik Sektor Rumah Tangga
PT  Perusahaan  Listrik  Negara  (Persero)  merupakan perusahaan  yang  berusaha  di  bidang  tenaga  listrik  untuk kepentingan masyarakat dan Negara [1]. Pelanggan PT PLN (Persero)  dibagi menjadi  5 golongan  berdasarkan keperluan pemakaian  antara  lain  sektor  rumah  tangga,  industri,  bisnis, sosial,  dan  penerangan  umum.  Pelanggan  rumah  tangga dengan daya 900 VA dibagi menjadi pelanggan subsidi dan pelanggan rumah tangga mampu non subsidi.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder  yang  diperoleh  dari  PT.  PLN  (Persero)  Distribusi Jawa  Timur  dan  Badan  Perencanaan  Kota  Surabaya  tahun 2017.  Data  yang  diperoleh  dari  PLN  hanya  berupa  data pelanggan  subsidi  900  VA,  selanjutnya  data  ini  dilakukan penyesuaian  dengan  data  fakir  miskin  dari  Bappeko  dan diperoleh  data  pelanggan  yang  sesuai  sebanyak  28949
(8)
(9) (10)
(11)
(12) (13) (14) (15) (16) (17) (18)
pelanggan. Sedangkan data pelanggan rumah tangga subsidi 450  VA  seluruhnya diambil langsung dari data fakir miskin Bappeko  dan  diperoleh  sebanyak  50315  pelanggan.  Total pelanggan  rumah  tangga  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini berjumlah 79264 pelanggan.

## B.  Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini disajikan  dalam  Tabel  2. Variabel  respon  yang  digunakan terdiri dari 2 kategori yaitu pelanggan rumah tangga subsidi listrik  450  VA  dan  pelanggan  subsidi  900  VA  dan  terdapat 16 variabel prediktor.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Nama variabel Label Skala Y Daya listrik 1) subsidi 450 VA 2) subsidi 900 VA Ordinal X 1 Kepemilikan tempat tinggal 1) bebas sewa/dinas 2) kontrak/sewa 3) milik sendiri Ordinal X 2 Luas bangunan 1) ≤ 36 m 2
2) 36 m 2 < luas ≤ 70 m 2 3) >70 m 2 Ordinal X 3 Jenis lantai terluas 1) tanah 2) semen/bata merah 3) ubin/tegel/teraso 4) keramik 5) marmer/granit Ordinal X 4 Jenis dinding terluas 1) tembok 2) kayu 3) bambu Ordinal X 5 Jenis atap terluas 1) seng 2) asbes 3) genteng tanah liat 4) genteng metal 5) genteng keramik 6) beton/genteng beton Ordinal X 6 Jumlah kamar tidur 1) jumlah 0 – 1 kamar 2) jumlah 2 – 3 kamar 3) jumlah 4 – 5 kamar Ordinal X 7 Sumber air minum 1) Sumur terlindung 2) Sumur bor/pompa 3) Leding eceran 4) Leding meteran 5) Air isi ulang 6) Air bermerk Ordinal X 8 Bahan bakar memasak 1) Listrik 2) Gas >3kg 3) Gas 3kg 4) Gas kota/biogas 5) Minyak tanah 6) Kayu bakar Ordinal X 9 Kepemilikan lemari es 1) Tidak 2) Ya Ordinal X 10 Kepemilikan televisi 1) Tidak 2) Ya Ordinal X 11 Kepemilikan komputer atau laptop 1) Tidak 2) Ya Ordinal X 12 Kepemilikan sepeda 1) Tidak 2) Ya Ordinal X 13 Kepemilikan sepeda motor 1) Tidak 2) Ya Ordinal X 14 Peserta program raskin 1) Ya 2) Tidak Ordinal X 15 Jumlah anggota keluarga 1) 1 – 2 orang 2) 3 – 4 orang
3) 5 – 6 orang
4) ≥7 0rang Ordinal
X 16 Status kesejahteraan 1) 10% terendah 2) 11% - 20% terendah 3) 21% -30% terendah 4) 31% - 40% terendah Ordinal

## C.  Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis  karakteristik  data  pelanggan  rumah  tangga yang  memperoleh  subsidi  listrik  daya  450  VA  dan pelanggan subsidi 900 VA
2. Melakukan seleksi variabel menggunakan metode FCBF, sehingga  akan  terbentuk  2  kelompok  data  yaitu  data menggunakan  seluruh  variabel  prediktor  dan  data  hanya menggunakan  variabel  yang  terseleksi.  Selanjutnya  2 kelompok  data  tersebut  masing-masing  dibagi  menjadi data training dan data testing 3. Pembagian data testing dan data training dengan metode k-fold cross validation dengan melakukan proses folding sebanyak  10  kali.  Pada  setiap  pengujian,  1 subset digunakan  sebagai  data testing sebanyak  7927  data, sedangkan subset yang  lain  digunakan  sebagai  data training sebanyak 79264 – 7927 = 71337 data
4. Melakukan  klasifikasi  dengan  metode Support  Vector Machine melalui  2  tahapan  yaitu  menggunakan  semua variabel  prediktor  dan  menggunakan  seleksi  variabel dengan  metode  FCBF.  Fungsi  kernel  yang  digunakan yaitu  pada  penelitian  ini  menggunakan  fungsi  kernel Linier  dan Radial  Basis  Function (RBF). Range nilai parameter  Cost  dan  Gamma  pada  penelitian  ini menggunakan nilai C = 0,1, 1, 10, dan 100 dan niai  = 0,1, 1, 10, dan 100 [17].
5. Melakukan  klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes Classifier melalui  2  tahapan  yaitu  menggunakan  semua variabel  prediktor  dan  menggunakan  seleksi  variabel dengan metode FCBF.
6. Membandingkan  performansi  antara  metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier berdasarkan tingkat akurasi ketepatan klasifikasi.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Pelanggan Subsidi Listrik
Karakteristik  pembeda  antara  pelanggan  rumah  tangga subsidi listrik daya 450 VA dan 900 VA yaitu terdapat pada variabel  jumlah  kamar  tidur,  kepemilikan  lemari  es  atau kulkas, kepemilikan sepeda, dan status kesejahteraan.
Tabel 4. Jumlah Kamar Tidur Kamar 450 VA 900 VA subsidi Jumlah % Jumlah % 0 – 1 32262 64,1 11542 39,9 2 – 3 17521 34,8 16636 57,5 > 3 532 1,1 771 2,7 Total 50315 100 28949 100
Berdasarkan  Tabel  4,  pelanggan  subsidi  daya  450  VA dengan  persentase  64,1%  memiliki  jumlah  kamar  tidur hanya  sebanyak  1  kamar  atau  tidak  memiliki  kamar  tidur dalam  tempat  tinggalnya,  sedangkan  untuk  kategori pelanggan  900  VA  subsidi  dengan  persentase  paling  tinggi sebesar 57,5% memiliki jumlah kamar tidur sebanyak 2 atau 3 kamar.
Tabel 5. Kepemilikan Lemari Es Kepemilikan 450 VA 900 VA subsidi Jumlah % Jumlah % Tidak 34183 67,9 13755 47,5 Ya 16132 32,1 15194 52,5
Berdasarkan Tabel 5, pelanggan 450 VA sebagian besar tidak  memiliki  lemari  es  yaitu  dengan  persentase  67,9%. Sedangkan  untuk  pelanggan  daya  900  VA  subsidi  sebesar 52,5%  dari  total  pelanggannya  sudah  memiliki  lemari  es, namun masih terdapat 47,5% total pelanggannya yang belum memiliki lemari es.
Tabel 6. Kepemilikan Sepeda Kepemilikan 450 VA 900 VA subsidi Jumlah % Jumlah % Tidak 31408 62,4 12643 43,7 Ya 18907 37,6 16306 56,3
Berdasarkan Tabel 6, sebagian besar pelanggan daya 450 VA  dengan  persentase  62,4%  tidak  memiliki  sepeda, sedangkan  pelanggan  subsidi  daya  900  VA  sudah  memiliki sepeda dengan persentase pelanggan 56,3%.
Tabel 7. Status Kesejahteraan Status 450 VA 900 VA subsidi Jumlah % Jumlah % 10% terendah 12249 24,3 3394 11,7 11% – 20% terendah 14169 28,2 7100 24,5 21% – 30% terendah 12918 25,7 8413 29,1 31% – 40 % terendah 10979 21,8 10042 34,7
Berdasarkan Tabel 7, jumlah pelanggan 450 VA hampir merata  pada  masing-masing  kategori  dengan  persentase paling  tinggi  sebesar  28,2%  dengan  status  kesejahteraan 11%  -  20%  terendah,  sedangkan  untuk  kategori  pelanggan 900  VA  dengan  persentase  paling  tinggi  sebesar  34,7% berada pada status kesejahteraan 31% - 40% terendah.

## B. Seleksi Variabel Menggunakan FCBF
Hasil  seleksi  variabel  menggunakan  FCBF  terdapat  7 variabel  yang  terseleksi  antara  lain  jumlah  kamar  tidur, kepemilikan  lemari  es,  status  kepemilikan  tempat  tinggal, status  kesejahteraan,  luas  lantai,  kepemilikan  sepeda,  dan jenis  lantai  terluas.  Variabel  yang  terseleksi  tersebut  juga akan digunakan pada tahapan klasifikasi dan akan dilakukan perbandingan dengan klasifikasi seluruh variabel prediktor.

## C. Klasifikasi  Support  Vector  Machine  Menggunakan Seluruh Variabel Prediktor
Pada  penelitian  ini,  metode  SVM  menggunakan  fungsi kernel  Linier  dan  kernel Radial  Basis  Function (RBF). Range nilai  parameter C dan  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai C =  0,1,  1,  10,  dan  100  dan  nilai  = 0,1, 1, 10, dan 100.
Pemilihan  parameter  optimal  berdasarkan  nilai  rata-rata akurasi,  AUC,  dan G-Mean yang  paling  tinggi  [21]. Hasil dari  Tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  nilai  akurasi, AUC, dan G-Mean paling tinggi terdapat pada nilai C = 0.1 dan C = 1, selanjutnya dipilih nilai C = 0,1 untuk digunakan pada  10  data testing .  Dengan  menerapkan  model  optimal pada  data testing , maka akan diperoleh performa klasifikasi berdasarkan  rata-rata  dari  nilai  akurasi,  AUC,  dan G-Mean [18].
Hasil dari 10 percobaan yang dilakukan pada data testing pada  Tabel  9,  rata-rata  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dengan menggunakan kernel linier hanya sebesar 69%, dengan nilai AUC  63,5%  dan  nilai G-Mean sebesar  60%.  Performa klasifikasi SVM kernel linier memberikan hasil yang kurang
baik untuk mengklasifikasikan pelanggan subsidi listrik.
Tabel 8.
Rata-rata Akurasi, AUC, dan G-Mean Kernel Linier ( Training ) Cost ( C ) Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 0,01 69,0 63,2 59,5 0,1 69,0 63,3 59,6 1 69,0 63,3 59,6 10 69,0 63,2 59,5 100 68,9 63,1 59,5 Tabel 9. Nilai Akurasi, AUC, dan G-Mean Kernel Linier ( Testing ) Fold Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 1 68,7 63,5 60,3 2 69,4 63,6 60,2 3 69,2 64,0 60,8 4 69,9 64,3 61,3 5 68,7 63,3 59,8 6 69,4 63,9 60,5 7 68,2 62,8 59,0 8 68,6 62,8 59,2 9 69,2 63,4 59,6 10 68,9 63,4 59,9 Rata-rata 69,0 63,5 60,0 Tabel 10.
Rata-rata Akurasi, AUC, dan G-Mean Kernel RBF ( Training )
Cost ( C ) Gamma (  ) Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 0,1 0,1 72,4 66,2 62,2 0,1 1 76,3 68,8 62,8 0,1 10 75,7 67,6 60,7 0,1 100 75,7 67,6 60,7 1 0,1 76,8 72,3 70,3 1 1 86,8 84,8 84,5 1 10 87,3 85,8 85,6 1 100 87,3 85,8 85,6 10 0,1 81,4 78,2 77,3 10 1 87,3 85,9 85,7 10 10 87,3 85,8 85,6 10 100 87,3 85,8 85,6 100 0,1 84,8 80,2 78,9 100 1 87,3 85,9 85,7 100 10 87,3 85,8 85,6 100 100 87,3 85,8 85,6
Hasil  performa  klasifikasi  kernel  RBF  pada  Tabel  10 dapat  diketahui  bahwa  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi yang  baik  nilai parameter  C  dan  γ  yang  harus  di gunakan adalah C = 10 dan 100 pada γ = 1. Selanjutnya dipilih nilai C = 10 dan γ = 1 karena rata-rata nilai akurasi, AUC, dan G- Mean pada kombinasi tersebut telah memberikan hasil yang optimal dengan nilai tertinggi.
Tabel 11. Nilai Akurasi, AUC, dan G-Mean Kernel RBF ( Testing ) Fold Akurasi (%) AUC (%) G-Means (%) 1 87,0 85,6 85,4 2 87,6 86,3 86,1 3 87,0 85,7 85,6 4 88,1 86,8 86,6 5 87,9 86,6 86,4 6 86,9 85,4 85,2 7 87,7 86,4 86,2 8 87,3 86,0 85,9 9 87,3 86,0 85,9 10 79,5 77,2 76,7 Rata-rata 86,6 85,2 85,0
Hasil  dari  10  percobaan  yang  dilakukan  pada  data
testing , rata-rata nilai akurasi yang diperoleh sebesar 86,6% dengan nilai AUC 85,2% dan nilai G-Mean sebesar 85,0%.. Performa klasifikasi berdasarkan nilai akurasi, AUC, dan G- Mean telah  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  yaitu  sudah mencapai diatas 80%.

## D. Klasifikasi Support Vector Machine Hasil Seleksi FCBF
Dalam  tahapan  ini  juga  menggunakan  fungsi  kernel Linier dan kernel Radial Basis Function (RBF). Range nilai parameter C dan  pada  penelitian  ini  menggunakan nilai C = 0.1, 1, 10, dan 100 dan nilai  = 0.1, 1, 10, dan 100.
Tabel 12. Hasil Kombinasi Parameter Kernel Linier ( Training ) Cost ( C ) Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 0,01 68,7 63,3 60,0 0,1 68,7 63,3 60,0 1 68,7 63,3 60,0 10 68,7 63,3 60,0 100 68,6 63,3 60,0
Hasil dari Tabel 12 dapat diketahui bahwa rata-rata nilai akurasi,  AUC,  dan G-Mean pada  semua  nilai  C menunjukkan  nilai  yang  sudah  konvergen,  selanjutnya dipilih nilai C = 0,1 untuk digunakan pada 10 data testing .
Tabel 13. Hasil Kombinasi Parameter Kernel Linier ( Testing ) Fold Akuras i (%) AUC (%) G- Mean (%) 1 68,3 63,2 60,1 2 69,2 63,6 60,3 3 69,5 64,2 61,4 4 68,8 63,8 60,7 5 68,1 62,8 59,5 6 69,1 63,7 60,3 7 68,2 62,8 59,1 8 68,3 62,7 59,3 9 68,9 63,2 59,6 10 68,8 63,3 59,8 Rata-rata 68,7 63,3 60,0
Hasil  dari  10  percobaan  yang  dilakukan  pada  data testing , rata-rata akurasi yang diperoleh menggunakan kernel linier  hanya  sebesar  68,7%  dengan  nilai  AUC  63,3%  dan nilai G-Mean sebesar 60%. Performa klasifikasi SVM kernel linier  setelah  dilakukan  seleksi  variabel  menghasilkan  nilai akurasi,  AUC,  dan G-Mean yang  tidak  lebih  baik  apabila dibandingkan  menggunakan  seluruh variabel prediktor yang dilibatkan dalam klasifikasi.
Tabel 14. Hasil Kombinasi Parameter Kernel RBF ( Training )
Cost ( C ) Gamma (  ) Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 0.1 0.1 69,0 62,24 57,02 0.1 1 71,0 65,12 61,37 0.1 10 71,1 65,30 61,60 0.1 100 71,1 65,30 61,60 1 0.1 69,7 63,80 59,88 1 1 71,6 66,51 63,82 1 10 71,6 66,58 63,93 1 100 71,6 66,58 63,93 10 0.1 70,3 64,82 61,51 10 1 71,6 66,61 64,01 10 10 71,6 66,58 63,93 10 100 71,6 66,58 63,93 100 0.1 70,7 45,80 43,67 100 1 71,6 66,61 64,01
100 10 71,6 66,58 63,93 100 100 71,6 66,58 63,93
Hasil  Tabel  14  dengan  kernel  RBF  dapat  diketahui bahwa  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang  baik  nilai parameter C dan γ yang harus di gunakan adalah C = 10 dan C = 100 pada γ = 1. Selanjutnya dipilih nilai C = 10 dan γ = 1  karena  rata-rata  hasil  akurasi,  AUC,  dan G-Mean pada kombinasi  tersebut  telah  memberikan  hasil  yang  optimal. Parameter optimal C = 10 dan γ = 1 diterapkan pada 10 fold data testing pada Tabel 15.
Hasil  dari  10  percobaan  yang  dilakukan  pada  data testing , rata-rata nilai akurasi yang diperoleh sebesar 71,5% dengan  nilai  AUC  66,8% dan nilai G-Mean sebesar 64,4%. Performa  klasifikasi  SVM  kernel  RBF  setelah  dilakukan seleksi  variabel  menghasilkan  nilai  akurasi,  AUC,  dan G- Mean yang  tidak  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan seluruh variabel prediktor.
Tabel 15. Hasil Kombinasi Parameter Kernel RBF ( Testing ) Fold Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) 1 69,9 65,4 63,1 2 72,4 67,2 64,6 3 71,6 67,3 65,2 4 72,2 67,5 65,5 5 71,4 66,7 64,4 6 71,3 66,4 63,9 7 71,2 66,4 63,7 8 71,3 66,4 63,8 9 71,9 67,0 64,5 10 72,0 67,4 65,0 Rata-rata 71,5 66,8 64,4

## E. Klasifikasi Metode Naïve Bayes Classifier
Partisi  data  yang  digunakan  sama  dengan  metode  SVM yaitu membagi data training dan testing menjadi 10 fold .
Tabel 16. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Seluruh Variabel Fold Akuras i AUC G- Mean 1 66,9 64,5 63,8 2 67,9 65,3 64,6 3 67,8 65,5 64,9 4 67,9 65,6 65,1 5 66,8 64,4 63,8 6 67,3 64,6 63,8 7 67,0 64,5 63,7 8 66,6 63,8 62,9 9 67,5 64,9 64,2 10 67,3 64,9 64,2 Rata-rata 67,3 64,8 64,1
Hasil dari Tabel 16 diketahui bahwa dari 10 percobaan yang dilakukan pada data testing , rata-rata nilai akurasi yang diperoleh  adalah  67,3%  dengan  nilai  AUC  64,8%  dan  nilai G-Mean sebesar  64,1%.  Performa  klasifikasi Naïve  Bayes Classifier berdasarkan  nilai  akurasi,  AUC,  dan G-Mean memberikan  hasil  yang  rendah  pada  kasus  klasifikasi pelanggan rumah tangga subsidi listrik.
Tabel 17. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Seleksi Variabel FCBF
Fold Akuras i AUC G-Mean 1 68,8 64,1 63,3 2 68,5 65,4 64,5 3 67,6 65,1 64,4 4 67,3 64,7 64,0
5 67,1 64,6 63,9 6 67,6 64,6 63,6 7 67,0 64,1 63,1 8 66,6 63,5 62,4 9 67,7 64,6 63,7 10 67,5 64,7 63,8 Rata-rata 67,6 64,5 63,7
Hasil dari Tabel 17 diketahui bahwa dari 10 percobaan yang dilakukan pada data testing , rata-rata nilai akurasi yang diperoleh  adalah  67,6%  dengan  nilai  AUC  64,5%  dan  nilai G-Mean sebesar  63,7%.  Performa  klasifikasi Naïve  Bayes Classifier setelah  dilakukan  seleksi  variabel  memberikan hasil akurasi, AUC, dan G-Mean lebih rendah dibandingkan dengan menggunakan seluruh variabel prediktor.

## F. Perbandingan Metode Klasifikasi
Langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan  performa yang  dihasilkan  dari  metode  SVM  dan  NBC  yaitu  dengan membandingkan nilai akurasi, AUC, dan G-Mean .
Tabel 18. Perbandingan Akurasi Metode Akurasi (%) AUC (%) G-Mean (%) SVM Linier 69,0 63,5 60,0 SVM RBF 86,6 85,2 85,0 SVM Linier Seleksi 68,7 63,3 60,0 SVM RBF Seleksi 71,5 66,8 64,4 NBC 67,3 64,8 64,1 NBC seleksi 67,6 64,5 63,7
Tabel  18  dapat  dilihat  bahwa  dari  hasil  pengukuran akurasi, AUC, dan G-Mean untuk metode SVM kernel RBF lebih  baik  dibandingkan  metode  SVM  kernel  linier,  serta hasil  klasifikasi  menggunakan  seluruh  variabel  prediktor lebih baik dibandingkan menggunakan hasil seleksi variabel FCBF.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  NBC  juga diperoleh  performa  klasifikasi  lebih  tinggi  menggunakan seluruh variabel prediktor dibandingkan hanya menggunakan prediktor  hasil  seleksi  FCBF.  Perbandingan  antara  metode SVM  dan  NBC  diperoleh  hasil  bahwa  metode  SVM  lebih baik dibandingkan metode NBC. Nilai akurasi, AUC, dan G- Mean untuk metode SVM kernel RBF tanpa seleksi variabel sudah mencapai persentase diatas 80% dibandingkan metode lainnya  yang  memberikan  hasil  performansi  hanya  dengan persentase 60%.
Pada  Tabel  18  memberikan  hasil  bahwa  metode  SVM kernel  RBF  tanpa  seleksi  variabel  memberikan  performa yang paling baik. Berdasarkan nilai parameter optimal yang telah  diperoleh  pada  Tabel  10  sebesar C  =  10  dan  γ  =  1, fungsi hyperplane yang  terbentuk  untuk  klasifikasi pelanggan  rumah  tangga  subsidi  450  VA  dan  pelanggan subsidi 900 VA adalah:
  ( ) i i i S D x y K b      i x , x
dimana  fungsi  kernel  yang  digunakan  adalah Radial  Basis Function (RBF) dengan parameter γ = 1, dengan rumus:
      2 2 exp exp K   
  i i i x , x x - x x - x
sehingga fungsi hyperplane yang diperoleh menjadi:
  2 ( ) exp i i i S D x y b

     i x - x
  0,6973412 exp ) ( 1 2       N i i i i y x D x x  .
Hasil klasifikasi yang diperoleh apabila nilai ( ) 0 D x  maka  dikategorikan  kedalam  kategori  pelanggan  rumah tangga  subsidi  450  VA,  sedangkan  apabila ( ) 0 D x  maka dikategorikan pelanggan rumah tangga subsidi 900 VA.
Tabel 19.
Hasil Confusion Matrix Kelas asli Kelas prediksi Jumlah 450 VA % 900 VA % 450 VA 4668 91,6 429 8,4 5097 900 VA 512 18,1 2318 81,9 2830
Tabel  19  menunjukkan  bahwa  kategori  450  VA sebanyak 91,6% rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan  sisanya  8,4%  rumah  tangga  diprediksi  masuk  ke  dalam kategori  subsidi  900  VA.  Pada  kategori  subsidi  900  VA sebanyak 81,9% rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan sisanya 18,1% rumah tangga diprediksi masuk ke dalam kategori 450 VA.
Selanjutnya  akan  dilakukan  karakteristik  pelanggan rumah  tangga  dari  hasil  klasifikasi  menggunakan  SVM kernel RBF.
Tabel 20. Karakteristik Jumlah Kamar Tidur Kelas aktual Kelas prediksi % 0 – 1 2 – 3 >3 450 VA 450 VA 66,20 32,84 0,96 450 VA 900 VA 32,40 66,90 0,70 900 VA 900 VA 33,74 63,03 3,23 900 VA 450 VA 61,13 37,89 0,98
Hasil  karakteristik  berdasarkan  Tabel  20,  pelanggan rumah  tangga  subsidi  450  yang  diprediksi  menjadi pelanggan  subsidi  900  VA  sebesar  66,9%  sudah  memiliki jumlah  kamar  sebanyak  2  hingga  3  kamar.  Hal  ini  sesuai dengan  karakteristik  yang  dimiliki  pelanggan  subsidi  900 VA yang sebagian besar pelanggannya memiliki sebanyak 2 hingga  3  kamar.  Pelanggan  rumah  tangga  subsidi  900  yang diprediksi  menjadi  pelanggan  subsidi  450  VA yaitu sebesar 61,13%  yang  sesuai  dengan  karakteristik  yang  dimiliki pelanggan  subsidi  450  VA  yaitu  hanya  memiliki  1  kamar atau tidak memiliki kamar tidur di dalam tempat tinggalnya.
Tabel 21. Karakteristik Kepemilikan Lemari Es/Kulkas Kelas aktual Kelas Prediksi % Tidak Ya 450 VA 450 VA 70,72 29,28 450 VA 900 VA 43,36 56,64 900 VA 900 VA 41,59 58,41 900 VA 450 VA 64,65 35,35
Hasil karakteristik berdasarkan Tabel 21 pelanggan rumah tangga  subsidi  450  VA  yang  diprediksi  menjadi  pelanggan subsidi  900  VA  sebesar  56,643%  sudah  memiliki  lemari es/kulkas.  Hal  ini  sesuai  dengan  karakteristik  yang  dimiliki pelanggan subsidi 900 VA yang sebagian besar pelanggannya  sudah  memiliki  lemari  es/kulkas.  Pelanggan rumah  tangga  subsidi  900  VA  sebagian  besar  dianggap mendekati  karakteristik  pelanggan  subsidi  450  VA  yaitu 64,648% masih tidak memiliki lemari es/kulkas.
Tabel 22. Karakteristik Kepemilikan Sepeda Kelas Kelas %
Aktual Prediksi Tidak Ya 450 VA 450 VA 64,31 35,69 450 VA 900 VA 46,62 53,38 900 VA 900 VA 38,18 61,82 900 VA 450 VA 63,09 36,91
Hasil karakteristik berdasarkan Tabel 22 pelanggan rumah tangga  subsidi  450  yang  salah  diklasifikasikan  menjadi pelanggan  subsidi  900  VA  sebanyak  53,38%  memiliki sepeda.  Hal  ini  sesuai  dengan  karakteristik  yang  dimiliki pelanggan subsidi 900 VA yang sebagian besar pelanggannya  memiliki  sepeda.  Pelanggan  rumah  tangga subsidi  daya  900  VA  yang  salah  diklasifikasikan  menjadi pelanggan subsidi 450 VA yaitu sebesar 63,086% pelanggan masih tidak memiliki sepeda.
Tabel 23. Status Kesejahteraan Kelas aktual Kelas prediksi % Status 1 Status 2 Status 3 Status 4 450 VA 450 VA 25,386 28,899 25,643 20,073 450 VA 900 VA 7,226 22,844 31,702 38,228 900 VA 900 VA 11,001 23,425 28,775 36,799 900 VA 450 VA 14.648 27.148 32.227 25.977
Hasil karakteristik berdasarkan Tabel 23 pelanggan rumah tangga  subsidi  450  yang  salah  diklasifikasikan  menjadi pelanggan subsidi 900 VA sebesar 38,228% memiliki status kesejahteraan  31%  -  40%  terendah,  hal  ini  sesuai  dengan karakteristik  yang  dimiliki  pelanggan  subsidi  900  VA. Pelanggan  rumah  tangga  subsidi  900  VA  yang  salah  di klasifikasikan  menjadi  pelanggan  subsidi  450  VA  sebesar 32,227% memiliki status kesejahteraan 21% - 30% terendah, hal  ini  mendekati  karakteristik  yang  dimiliki  pelanggan subsidi  450  VA  sebagian  besar  dengan  status  kesejahteraan 11% - 20%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Hasil  pengukuran  akurasi,  AUC,  dan G-mean untuk metode  SVM  kernel  RBF  lebih  baik  dibandingkan  metode SVM  kernel  linier,  serta  hasil  klasifikasi  menggunakan seluruh  variabel  prediktor  lebih  baik  dibandingkan menggunakan  hasil  seleksi  variabel  FCBF.  Hasil  klasifikasi menggunakan  metode  NBC  juga  diperoleh  performa klasifikasi  lebih  tinggi  dengan  menggunakan  seluruh variabel  prediktor  dibandingkan  menggunakan  prediktor hasil  seleksi  FCBF.  Perbandingan  antara  metode  SVM  dan NBC  diperoleh  hasil  bahwa  metode  SVM  lebih  baik dibandingkan  metode  NBC  dengan  parameter  optimal  yang diperoleh  adalah  C  =  10  dan  =  1.  Kategori  450  VA sebanyak 91,6% rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan  sisanya  8,4%  rumah  tangga  diprediksi  masuk  ke  dalam kategori  subsidi  900  VA.  Pada  kategori  subsidi  900  VA sebanyak 81,9% rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan sisanya 18,1% rumah tangga diprediksi masuk ke dalam kategori 450 VA.

## B. Saran
Saran yang dapat diberikan pada penelitian selanjutnya adalah  lebih  memperhatikan  faktor  atau  variabel  yang berpengaruh  terhadap  daya  listrik  rumah  tangga  yang memperoleh  subsidi  listrik,  seperti  faktor  dari  jam  nyala, pemakain  kWh,  tarif  listrik,  dan  lain  sebagainya.  Metode yang  digunakan  bisa  dikembangkan  dengan  metode-metode lain  sebagai  perbandingan  terhadap  metode Support  Vector Machine dan Naïve  Bayes  Classifier .  Perbandingan  kernel pada  klasifikasi  SVM  juga  dapat  digunakan  selain  kernel Linier  dan  RBF  sebagai  perbandingan  untuk  memperoleh hasil  yang  palin  baik.  Data  yang  digunakan  untuk  analisis klasifikasi lebih baik menggunakan data yang balance antar kategori kelasnya untuk meningkatkan performa klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Siregar  and  E.  Warman, “ Studi  Prakiraan  Kebutuhan  Energi Listrik  Tahun  2013-2017  Wilayah  Kota  Padang  Sidimpuan dengan  Metode  Gabungan, ” J.  Singuda  Ensikom ,  vol.  1,  no.  2, 2013.
[2] A. Saleh, “ Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga, ” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, 2015.
[3] PLN, “ Laporan Manejemen Perusahaan, ” Surabaya, 2017.
[4] BPS Provinsi Jawa Timur, “ Indikator Kesejahteraan Rakyat Jawa Timur 2017., ” Surabaya, 2017.
[5] Ditjen  Ketenagalistrikan  KESDM, “ Statistik  Ketenaga-listrikan 2017, ” Jakarta, 2016.
[6] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  A.  Hall, Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques , 3rd ed. San Fransisco:
Morgan Kaufmann Publishers, 2011.
[7] X.  Wu  and  V.  Kumar, “ The  Top  Ten  Algorithms  in  Data Mining, ” J. Knowl. Inf. Syst. , vol. 14, no. 1, pp. 1 – 37, 2009.
[8] C.  Cortes  and  V.  Vapnik, “ Support-Vector Networks, ” J. Mach. Learn. Res. , vol. 20, no. 3, pp. 273 – 297, 1995.
[9]
S.  Gunn, “ Support  Vector  Machines  for  Classification  and Regression, ” Southampton, 1998.
[10] H.  Zhang, “ The  Optimality  of  Naïve  Bayes, ” in Proceeding  of the  Seventeenth  International  Florida  Artificial  Intelligence Research Society Conference , 2004, pp. 562 – 567.
[11] A. Nayak and D. Natarajan, “ Comparative Study of Naïve Bayes Classifier  in  Sentiment  Analysis  of  Twitter  Feeds, ” Int.  J.  Adv. Stud. Comput. Sci. Enggineering , vol. 5, no. 1, 2016.
[12] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  Concepts  and
Techniques . Morgan Kaufman Publisher, 2012. [13]
E.  Gokgoz  and  A.  Subasi, “ Comparison  of  decision  tree algorithms  for  EMG  signal  classification  using  DWT, ” J. Biomed. Signal Process. Control , vol. 18, pp. 138 – 144, 2015.
[14] Y.  Bengio, “ No  Unbiased  Estimator  of  The  Variance  of  K-Fold Cross Validation, ” J. Mach. Learn. Res. , vol. 5, pp. 1089 – 1105,
2004.
[15] H.  Liu  and  Y.  Lei, “ Feature  Selection  for  High  Dimensional Data:  Fast  Correlation  Based  Filter  Solution, ” in Proceeding  of Twentieth International Conference on Machine Learning , 2003, pp. 856 – 863.
[16] S.  Taheri  and  M.  Mammadov, “ Learning  The  Naïve  Bayes Classifier  with  Optimization  Models, ” Int.  J.  Appl.  Math. Comput. Sci. , vol. 23, no. 4, 2013.
[17] R.  Sahitayakti  and  K.  Fithriasari, “ Klasifikasi  Kesejahteraan Rumah  Tangga  di  Provinsi  Papua  dengan  Metode  Regresi Logistik  dan  Support  Vector  Machine, ” J.  Sains  dan  Seni  ITS , vol. 4, no. 2, pp. 2337 – 3520, 2015.
[18] C.  Huang  and  C.  J.  Wang, “ A  GA-Based  Feature  Selection  and Parameters  Optimization  for  Support  Vector  Machines, ” Int.  J. Expert Syst. with Appl. , vol. 31, no. 2, pp. 231 – 240, 2006.