## PENGELOMPOKAN SEBARAN TRANSFORMATOR DISTRIBUSI BERDASARKAN KAPASITAS DAYA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Studi Kasus: PT. PLN RAYON KOTA SAMARINDA
Rheo Malani 1 ,  Bedi Suprapty 2
1,2 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Samarinda, Jl. Cipto Mangunkusumo Kampus Gn Lipan Samarinda – Kalimantan Timur Email 1 : anaogie@gmail.com Email 2 : bedirheody@gmail.com

## ABSTRAK
Kebutuhan manusia terhadap energi sebagian besar diperoleh dari energi listrik, baik untuk kebutuhan untuk sehari-hari maupun untuk kebutuhan industri. PT. PLN (Persero) salah satu perusahaan listrik negara yang melayani kebutuhan masyarakat akan listrik. Transformator atau lebih dikenal dengan nama “transformator” atau “trafo” sejatinya adalah suatu peralatan listrik yang mengubah daya listrik AC pada satu level tegangan yang  satu  ke  level  tegangan  berdasarkan  prinsip  induksi  elektromagnetik  tanpa  merubah  frekuensinya. Karena  masih  kurangnya  penyebaran    trafo  di  sekitar  wilayah  Samarinda  dapat  berakibat  pada  layanan kebutuhan  listrik  kepada  masyarakat.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  memudahkan penyebaran trafo PT. PLN Rayon Kota Samarinda, salah satu metode tersebut adalah dengan menerapkan Naïve  Bayes.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  memudahkan  penyebaran  di  setiap  wilayah  dan  jenis  trafo  yang digunakan.  Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  diperoleh  hasil  probabilitas pengelompokan data latih adalah P(160) = 0.006441224 , P(100) = 0.016304348, P(80) = 0.001610306, P(50) =  0.001610306,  P(40)  =  0.000402576,  P(20)  =  0.000679348.  Dari  hasil  perhitungan,  terlihat  bahwa  nilai probabilitas P(100) lebih dominan, maka 100 direkomendasikan untuk konsumsi real yang digunakan sebagai data latih. Metode Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 92%.
Kata kunci: Transformator, Naïve Bayes, Pengelompokan, Akurasi

## ABSTRACT
Human needs for energy are mostly obtained from electrical energy, both for daily needs and for industrial needs.  PT.  PLN  (Persero)  is  one  of  the  state  electricity  companies  that  serves  the  community's  need  for electricity. Transformer or better known as "transformer" or "transformer" is actually an electrical device that converts  AC  power  at  one  voltage  level  to  one  voltage  level  based  on  the  principle  of  electromagnetic induction  without  changing  its  frequency.  Because  of  the  lack  of  distribution  of  transformers  around  the Samarinda area, it can result in electricity demand services to the community. Therefore we need a method that can  facilitate  the distribution of PT. PLN Rayon Kota  Samarinda, one of  the  methods is by applying Naïve  Bayes.  The  purpose  of  this  study  is  to  facilitate  the  distribution  in  each  region  and  the  type  of transformer  used.  The  results  of  calculations  using  the  Naïve  Bayes  method,  obtained  the  probability  of grouping the training data is P (160) = 0.006441224, P (100) = 0.016304348, P (80) = 0.001610306, P (50) = 0.001610306, P (40) = 0.000402576, P P (20) = 0,000679348. From the calculation results, it appears that the probability value P (100) is more dominant, then 100 is recommended for real consumption which is used as training data. The Naïve Bayes method produces an accuracy rate of 92%.
Keywords: Transformer, Naïve Bayes, Grouping, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  manusia  terhadap  energi  sebagian  besar  diperoleh  dari  energi  listrik,  baik  untuk  kebutuhan  untuk    sehari-hari maupun  untuk  kebutuhan  industri.  PT.  PLN  (Persero)  salah  satu  perusahaan  listrik  negara  yang  melayani  kebutuhan masyarakat akan listrik. Letak trafo listrik pada PT. PLN pada dasarnya dilakukan dengan cara memenuhi permintaan yang telah ditetapkan oleh kantor pusat untuk dilakukan pemasangan trafo  pada setiap wilayah.
Transformator  atau  lebih  dikenal  dengan  nama  “transformer”  atau  “trafo”  sejatinya  adalah  suatu  peralatan  listrik  yang mengubah daya listrik AC pada satu level tegangan yang satu ke level tegangan berdasarkan prinsip induksi elektromagnetik tanpa  merubah  frekuensinya.  Tranformator  biasa  digunakan  untuk  mentransformasikan  tegangan  (menaikkan    atau menurunkan tegangan AC). Selain itu, transformator  juga dapat digunakan untuk sampling tegangan, sampling arus, dan
juga  mentransformasi  impedansi.  Transformator  terdiri  dari  dua  atau  lebih  kumparan  yang  membungkus  inti  besi feromagnetik. Kumparan-kumparan tersebut biasanya satu sama lain tidak dihubungkan secara langsung. Kumparan yang satu  dihubungkan  dengan  sumber  listrik  AC  (kumparan  primer)  dan  kumparan  yang  lain  mensuplai  listrik  ke  beban (kumparan sekunder)[1].
Dalam  penyebaran  trafo  di  setiap  wilayah  harus  sesuai  kebutuhan  wilayah  itu  sendiri  dan  dalam  pemasangan  nya  harus menentukan  wilayah, berapa trafo, dan jenis trafo  yang akan di pasang. Karena  masih  kurangnya trafo di sekitar  wilayah samarinda.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  memudahkan  penyebaran  trafo  PT.  PLN  Rayon  Kota Samarinda , salah satu metode tersebut adalah dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes.
Peneliti sebelumnya menggunakan algoritma Naïve Bayes dinilai sesuai karena merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki kemampuan dan akurasi tinggi. Aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian tersebut yaitu dengan  melakukan  pengklasifikasian  data  tweet  yang  beirisi  informasi  lalu  lintas  di  kota  Bandung.  Setelah  data terklasifikasikan, kemudian dilakukan visualisasi di peta kota Bandung dengan melalui API Google Map[2].
Metode Naïve Bayes memanfaatkan data training untuk menghasilkan probabilitas setiap kriteria untuk class yang berbeda, sehingga nilai-nilai probabilitas dari kriteria tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi penggunaan listrik berdasarkan proses klasifikasi yang dilakukan oleh metode Naïve Bayes itu sendiri[3].
Berdasarkan  latar  belakang,  penulis  akan  meneliti  bagaimana  pengelompokan  penyebaran  trafo  berdasarkan  perhitungan metode naïve bayes sehingga memudahkan penyebaran di setiap wilayah dan jenis trafo yang digunakan.

## 2. MATERI DAN METODE

## A. Clustering
Clustering atau klasterisasi adalah suatu teknik atau metode untuk mengelompokan data. Menurut Tan, 2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokan data dalam beberapa cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster  memiliki  kemiripan  yang  minimum.  Clustering  merupakan  proses  partisi  satu  set  objek  data  ke  dalam  himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antar satu sama lainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Partisi tidak dilakukan secara manual melainkan dengan suatu algoritma clustering. Oleh  karena  itu,  clustering  sangat  berguna  dan  bisa  menemukan  group  atau  kelompok  yang  tidak  dikanal  dalam  data. Clustering banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti misalana pada business intelligence, pengenalan pola citra, web search, bidang ilmu biologi, dan untuk keamanan (security). Di dalam business intelligence, clustering bisa mengatur banyak customer ke dalam banyaknya kelompok. Contohnya mengelompokan customer ke dalam beberapa cluster dengan kesamaan karakteristik  yang kuat. Clustering juga dikenal  sebagai data segmentasi  karena clustering  mempartisi banyak data set ke dalam banyak group berdasarkan kesamaanna. Selain itu clustering juga bisa sebagai outlier detection[4][8][9].

## B. Metode Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan  teorema  Bayes  dan mengasumsikan semua atribut independen  atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Definisi  lain  mengatakan  Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu    memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa sebelumnya[5].
Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output,  probabilitas  mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari  probabilitas individu[6]. Keuntungan penggunaan  Naive Bayes  adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan yang kecil untuk menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
Persamaan dari teorema Bayes [5] sperti yang ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Di mana : X
: Data dengan class yang belum diketahui
H
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Untuk  menjelaskan  teorema  Naive Bayes, perlu diketahui  bahwa prosesklasifikasi  memerlukan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut. Karena itu, teorema bayes di atas disesuaikan dengan persamaan seperti yang ditunjukkan pada persamaan 2.
𝑃(𝐶|𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶).𝑃(𝐹 1 …𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑃(𝐹 1 …𝐹 𝑛 ) (2)
Dimana  Variabel  C  merepresentasikan  kelas,  sementara  variabel  F1  ...  Fn  merepresentasikan  karakteristik  petunjuk  yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel karakteristik tertentu dalam kelas C (Posterior) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut, seringkali disebut prior), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik karakteristik sampel pada kelas C (disebut juga likelihood), dibagi dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  secara  global  (  disebut  juga  evidence).  Karena  itu,  rumus diatas dapat pula ditulis secara sederhana serpti yang ditunjukkan pada persamaan 3.
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3)
Dapat dilihat bahwa hasil penjabaran tersebut menyebabkan  semakin banyak dan semakin kompleksnya faktor - faktor syarat yang  mempengaruhi nilai probabilitas, yang hampir mustahil untuk dianalisa satu persatu. Akibatnya, perhitungan tersebut menjadi sulit untuk dilakukan. Di sinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi (naif), bahwa masing-masing petunjuk  (F1,F2...Fn)  saling  bebas  (independen)  satu  sama  lain.  Dengan  asumsi  tersebut,  maka  berlaku  suatu  kesamaan seperti yang ditunjukkan pada persamaan 4.
𝑃(𝑃 𝑖 |𝐹 𝑗 ) = 𝑃(𝐹𝑖∩𝐹𝑗) 𝑃(𝐹𝑗) = 𝑃(𝐹𝑖).𝑃(𝐹𝑗) 𝑃(𝐹𝑗) = 𝑃(𝐹 𝑖 ) (4)
Untuk i≠j , sehingga
𝑃(𝐹 𝑖 |𝐶. 𝐹 𝑗 ) = 𝑃(𝐹 𝑖 |𝐶) (5)
Persamaan 5 merupakan model dari teorema Naïve Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss seperti yang ditunjukkan pada persamaan 6.
𝑃(𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 |𝑌 𝑗 = 𝑦 𝑗 = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2
2𝜎2𝑖𝑗 (6)
Di mana :
P : Peluang Xi
: Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i Y : Kelas yang dicari yi : Sub kelas Y yang dicari μ
: mean, menyatakan rata – rata dari seluruh atribut
σ : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut.

## C. Akurasi
Akurasi merupakan derajat ketepatan antara nilai yang diukur dengan nilai sebenarnya. Nilai replika  analis semakin dekat dengan sampel yang sebenarnya maka semakin akurat metode. Persamaan akurasi dapat dilihat pada persamaan 7.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥 100 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh dari PT. PLN Rayon Kota Samarinda yang berupa data Gardu Rayon Kota Samarinda. Data-data tersebut berisi beberapa kriteria data seperti identitas, alamat, koordinat, pelanggan, kontruksi, kapasitas,  konsumsi real,  merk, no seri, tahun buat, tap, jurusan, co, la, traves, vooding (mm2),  pengamanan utama,  NH Out1, NH Out2, NH Out3. Namun dalam penelitian  ini hanya beberapa kriteria data saja yang digunakan seperti kapasitas, cadangan, konsumsi real, jumlah konsumsi, dan jumlah konsumen. Dalam penelitian ini penulis menentukan 5 kriteria untuk pengelompokan  sebaran trafo. Dari data  yang di dapatkan ada 2 kriteria  yang sesuai dengan data asli  yaitu  kapasitas  dan konsumsi real. Kemudian penulis memperoleh 3 kriteria yaitu cadangan, jumlah konsumsi, dan jumlah konsumen dari hasil penelitian data-data PT. PLN Rayon Kota Samarinda.

## B. Analisa Data
Dari data yang sudah ada kriteria tidak sesuai dengan yang dibutuhkan, maka peneliti menentukan kriteria untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Berikut ini hasil kriteria yang di dapatkan.
Tabel 1.  Kriteria
Kriteria
Kapasitas Cadangan Konsumsi real Jumlah penggunaan Penggunaan konsumen
Pada table 1. terdapat 5 kriteria dari sebagian data yang telah disebutkan beberapa data dianalisa oleh peneliti. Analisa data pada penelitian ini berdasarkan data yang dikumpulkan. Data yang diperoleh dari pihak PT PLN yaitu berupa rekap laporan per periode. Pertama yaitu kapasitas didapatkan dari data yang sudah ada. Kedua yaitu cadangan didapatkan informasi dari pihak  perusahaan,  Ketiga  yaitu  konsumsi  real  didapatkan  dari  data  yang  sudah  ada,  Keempat  dan  Kelima  yaitu  jumlah penggunaan dan penggunaan konsumsi didapatkan informasi dari pihak perusahaan.

## 1) Data Latih
Data yang dihasilkan ini berjumlah 23 data. Berikut ini beberapa data yang didapatkan.
Tabel 2.  Data Gardu Rayon Kota samarinda No Kapasitas (kVA) Cadangan (kVA) Konsumsi Real (kVA) Jumlah Konsumsi (kVA) Jumlah Konsumen Per Kepala Keluarga 1 200 40 40 80 80 2 200 40 160 125 88 3 100 20 80 62.5 88 4 100 20 40 62.5 32 5 160 50 100 100 88 6 100 20 40 62.5 48 7 200 50 100 125 88 8 200 40 40 125 160 9 25 5 20 15.63 88 10 100 50 20 62.5 52 11 200 40 100 125 88 12 160 50 50 100 96 13 160 32 40 100 88 14 200 40 160 125 120 15 200 50 80 62.5 68 16 160 32 50 125 64 17 160 32 100 100 140 18 200 20 50 62.5 88 19 25 5 20 125 18 20 50 50 40 31.25 18 21 200 20 20 62.5 48 22 100 20 80 125 68 23 250 50 160 156.25 190

## 2) Data Uji
Adapun data yang akan dikelompokan berjumlah 12 data. Berikut ini adalah data yang akan di uji.
Tabel 3.  Data pengujian Kapasitas (kVA) Cadangan (kVA) Konsumsi Real (kVA) Jumlah Konsumsi (kVA) Jumlah Konsumen Per Kepala Keluarga 200 50 100 125 88 100 50 40 100 190 160 32 50 125 64 200 50 100 125 140 160 50 50 62.5 80 100 20 80 125 68 200 40 100 100 88 250 50 160 156.25 88 50 50 40 31.25 18 160 20 0 80 100 100 50 80 62.50 68 200 40 160 125 88

## C. Implementasi Metode Naïve Bayes
Dalam  bagian  ini  akan  dijelaskan  tentang  tahapan  perhitungan  yang  dilakukan    terhadap  data  perhitungan    pada  table  II. Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam metode Naïve Bayes:
a) Menghitung  prior probabilities  P(Ci) class ke-i / menghitung jumlah class.
b) Menghitung posterior probabilities P(X|Ci) setiap atribut dari class ke-i terhadap data X/menghitung jumlah kasus per kelas.
c) Menghitung probabilitas hipotesis data/mengalikan semua variable class.
d) Menghitung posterior probabilities P(Ci|X) class ke-i terhadap sampel data X/bandingkan hasil perkelas.
Dalam perhitungan ini harus menentukan data latih terlebih dahulu sebelum  malakukan perhitungan. Berikut ini data latih yang akan di cari.
Tabel 4.  Data Latih DATA LATIH Kapasitas (kVA) Cadangan Konsumsi Real Jumlah Konsumsi Jumlah Konsumen 200 50 ?? 125 88
Setelah itu, langkah-langkah metode Naïve bayes yang sudah dipaparkan sebelumnya akan dijabarkan menggunakan data Gardu Rayon Kota Samarinda.
a) Pertama, menghitung prior probabilities P(Ci) dari setiap konsumsi real :
P(Konsumsi  Real=  “160”) =  3/ 23=  0.1304 “jumlah data  160 pada data  kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
P(Konsumsi Real = “100”) = 4/ 23= 0.1739 “jumlah data 100 pada data kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
P(Konsumsi Real = “80”) = 3/ 23= 0.1304 “jumlah data 80 pada data kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
P(Konsumsi Real = “50”) = 3/ 23=  0.1304 “jumlah data 50 pada data kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
P(Konsumsi Real = “40”) = 6/ 23= 0.2609 “jumlah data 40 pada data kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
P(Konsumsi Real = “20”) = 4/ 23= 0.1739 “jumlah data 20 pada data kosumsi real dibagi dengan jumlah keseluruhan jumlah data.
Tabel 5.  Hasil Perhitungan Jumlah Class P(Ci)
P(Ci) Probabilitas P(Konsumsi Real = " 160") 0.1304 P(Konsumsi Real =  " 100 ") 0.1739 P(Konsumsi Real =  "80") 0.1304 P(Konsumsi Real =  "50") 0.1304 P(Konsumsi Real =  "40") 0.2609 P(Konsumsi Real =  "20") 0.1739
b) Kedua, Menghitung posterior probabilities P(X|Ci) setiap atribut dari class ke-i terhadap data X :
i. Perhitungan Kapasitas
P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “160”) = 2/3=0.6667
P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “100”) = 2/3=0.5000 P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “80”) = 2/3=0.3333 P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “50”) = 2/3=0.3333
P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “40”) = 2/3= 2/6=0.3333 P(Kapasitas = “200” | Konsumsi Real = “20”) = 2/3=0.2500
Tabel 6.  Hasil Perhitungan Kapasitas P(X|Ci) Probabilitas P(200 Konsumsi Real = "160") 0.6667 P(200 Konsumsi Real = "100") 0.5000 P(200 Konsumsi Real = "80") 0.3333 P(200 Konsumsi Real = "50") 0.3333 P(200 Konsumsi Real = "40") 0.3333 P(200 Konsumsi Real = "20") 0.2500

## ii. Perhitungan Cadangan
P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “160”) = 1/3=0.3333 P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “100”) = 2/4=0.5000 P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “80”) = 1/3=0.3333 P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “50”) = 1/3=0.3333 P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “40”) = 1/6=0.1667 P(Cadangan = “50” | Konsumsi Real = “20”) = 1/4=0.2500
Tabel 7.  Hasil Perhitungan Cadangan P(X|Ci) Probabilitas P(50 Konsumsi Real = "160") 0.3333 P(50 Konsumsi Real = "100") 0.5000 P(50 Konsumsi Real = "80") 0.3333 P(50 Konsumsi Real = "50") 0.3333 P(50 Konsumsi Real = "40") 0.1667 P(50 Konsumsi Real = "20") 0.2500
iii. Perhitungan Jumlah Konsumsi
P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “160”) = 2/3=0.6667 P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “100”) = 2/4=0.5000
P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “80”) = 1/3=0.3333 P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “50”) = 1/3=0.3333 P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “40”) = 1/6=0.1667 P(Jumlah Konsumsi = “125” | Konsumsi Real = “20”) = 1/4=0.2500
Tabel 8.  Hasil Peritungan Jumlah Konsumsi P(X|Ci) Probabilitas P(125 Konsumsi Real = "160") 0.6667 P(125 Konsumsi Real = "100") 0.5000 P(125 Konsumsi Real = "80") 0.3333 P(125 Konsumsi Real = "50") 0.3333 P(125 Konsumsi Real = "40") 0.1667 P(125 Konsumsi Real = "20") 0.2500

## iv. Perhitungan Jumlah Konsumen
P(Jumlah Konsumen= “88” | Konsumsi Real = “160”) = 1/4=0.3333
P(Jumlah Konsumen = “88” | Konsumsi Real = “100”) = 1/4=0.7500
P(Jumlah Konsumen = “88” | Konsumsi Real = “80”) = 1/4=0.3333 P(Jumlah Konsumen = “88” | Konsumsi Real = “50”) = 1/4=0.3333 P(Jumlah Konsumen = “88” | Konsumsi Real = “40”) = 1/4=0.1667 P(Jumlah Konsumen = “88” | Konsumsi Real = “20”) = 1/4=0.2500
Tabel 9.  Hasil Perhitungan  Jumlah Konsumen P(X|Ci) Probabilitas P(88  Konsumsi Real = "160") 0.3333 P(88  Konsumsi Real = "100") 0.7500 P(88  Konsumsi Real = "80") 0.3333 P(88  Konsumsi Real = “50") 0.3333 P(88  Konsumsi Real = "40") 0.1667 P(88  Konsumsi Real = "20") 0.2500
a) Ketiga, Menghitung probabilitas hipotesis data / mengalikan semua variable class :
P(X| Konsumsi Real = “160”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real = “160” =2/3*1/3*2/3*1/3 = 0.0494
P(X| Konsumsi Real = “100”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real = “100” =2/4*2/4*2/4*3/4 = 0.0938
P(X| Konsumsi Real = “80”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real = “80” =1/3*1/3*1/3*1/3 = 0.0123
P(X| Konsumsi Real = “50”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real = “50” =1/3*1/3*1/3*1/3 = 0.0123
P(X| Konsumsi Real = “40”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real = “40” =1/6*1/6*1/6*1/6 = 0.0015
P(X| Konsumsi Real = “20”) = P(Kapasitas, = 200, Cadangan = 50, Jumlah Konsumsi = 125,  Jumlah Konsumen = 88 | Konsumsi Real  = “20” =1/4*1/4*1/4*1/4 = 0.0039
Tabel 10.  Hasil Perhitungan Mengalikan Semua Variabel
P(X | Konsumsi Real) = 160 0.0494 P(X | Konsumsi Real) = 100 0.0938 P(X | Konsumsi Real) = 80 0.0123 P(X | Konsumsi Real) = 50 0.0123 P(X | Konsumsi Real) = 40 0.0015 P(X | Konsumsi Real) = 20 0.0039
b) Keempat, menghitung posterior probabilities P(X|Ci) class ke-i terhadap data konsumsi real : P(X|Konsumsi Real = “160”) * (Konsumsi Real = “160”) = 0.0494 * 3/23 = 0.006441224 P(X|Konsumsi Real = “100”) * (Konsumsi Real = “100”) = 0.0938 * 4/23 = 0.016304348 P(X|Konsumsi Real = “160”) * (Konsumsi Real = “160”) = 0.0123 * 3/23 = 0.001610306 P(X|Konsumsi Real = “160”) * (Konsumsi Real = “160”) = 0.0123 * 3/23 = 0.001610306 P(X|Konsumsi Real = “160”) * (Konsumsi Real = “160”) = 0.0015 * 6/23 = 0.000402576 P(X|Konsumsi Real = “160”) * (Konsumsi Real = “160”) = 0.0039 * 2/23 = 0.000679348 Tabel 11. Hasil Perbandingan Setiap Class P(X|Ci) * P(Ci) 0.006441224  160 Hasil 0.016304348  100 0.001610306  80 0.001610306  50 0.000402576  40 0.000679348  20
Dari hasil perhitungan probabilitas masing- masing konsumsi real, ternyata yang paling dominan untuk konsumsi real adalah 100.

## D. Pengujian Akurasi
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menguji  tingkat  keakuratan  hasil  keluaran  sistem  dengan  data  dari  PT.PLN  Rayon  Kota Samarinda. Data yang diuji sebanyak 12 data, data Uji yang digunakan terdiri dari 30% data yang sama dengan data latih dan 60% data yang tidak sama dengan data latih. Dari 12 data yang diuji kemudian didapatkan hasil bahwa  1 data memiliki hasil yang tidak sesuai dengan data dari PT.PLN Rayon Kota Samarinda, setelah didapatkan hasil uji coba kemudian dimasukkan ke rumus berikut untuk menghitung tingkat akurasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 11 12 𝑥 100

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 92%
Setelah  dihitung  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini  metode  naïve  bayes  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 92%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil dari penelitian dengan menggunakan metode  Naïve  Bayes untuk  pengelompokan  sebaran trafo, maka di peroleh  hasil perhitungan  masing-masing dari data komsumsi real, hasil probabilitas pengelompokan data latih adalah P(160) = 0.006441224 , P(100) = 0.016304348 , P(80) = 0.001610306 , P(50) = 0.001610306  , P(40) = 0.000402576 , P(20) = 0.000679348. Dari hasil perhitungan, terlihat bahwa nilai probabilitas P(100) lebih dominan, maka 100 direkomendasikan untuk konsumsi real yang digunakan sebagai data latih. Metode Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 92%.
Berikut saran  untuk penelitian ini terdapat banyak metode untuk pengelompokan, diharapkan untuk para pengembang dapat menggunakan metode tersebut untuk objek yang sama dan membandingkan metode pengelompokan mana yang paling baik dalam kasus pengelompokan tugas akhir untuk pengelompokan sebaran trafo.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Gumay, “Transformator,” dari http://eprints.polsri.ac.id , pp. 1-31, 2015.
[2]  A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec Journal, vol. 2, no. 3, pp. 207-217, 2015.
[3]  A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga ISSN : 2354-5771,” Citec Journal, vol. 2, no. 3, pp. 207-217, 2015.
[4]  E. Irwansyah, and M. Faisal, Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi , p.^pp. 4-5: DeePublish, 2015.
[5]  Bustami,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK  MENGKLASIFIKASI  DATA  NASABAH ASURANSI,” JUrnal Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 884-898, 2014.
[6]  M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” JURNAL EECCIS, vol. 7, no. 1, pp. 59-64, 2013.
[7]  R.  G.  Rafsanjani,  N.  Hidayat,  and  R.  K.  Dewi,  “Diagnosis  Penyakit  Hati  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan Certainty Factor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 4478-4482, 2018.
[8]  R. Malani, and B. Suprapty,"Implementasi Sistem Seleksi Kinerja Pegawai Negeri Khususnya Tenaga Pengajar Terbaik Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada Politeknik Negeri Samarinda," Seminar Nasional Teknologi Terapan, Vol.3, pp.1491, 2016
[9]  P.R. Nastiti, and A.B.W. Putra, "Perbandingan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Kualifikasi Data Kinerja Dosen di Jurusan Teknologi Informasi POLNES," Prosiding Seminar SEBATIK, Vol.1, No.1, pp.71-76, 2017