## Prediksi Beban Listrik PT. PLN (Persero) Area Semarang Menggunakan Metode Support Vector Regression
Andika Putra Pratama *1) , Sukmawati Nur Endah *2)
* Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) dika.blogger@gmail.com, 2) sukmawati020578@gmail.com

## Abstrak
Tren kenaikan konsumsi listrik dan tidak stabilnya beban listrik puncak bulanan membuat PT.  PLN  (Persero)  sebagai  penyedia  layanan  listrik  perlu  melakukan  perencanaan produksi yang matang agar dapat melakukan penjadwalan perawatan sistem tenaga listrik serta penyediaan cadangan bahan bakar untuk menjaga keberlangsungan produksi listrik. Perencanaan  produksi  listrik  untuk  keperluan  penjadwalan  perawatan  sistem  dan penyediaan  cadangan  bahan  bakar  dilakukan  dengan  melakukan  prediksi  beban  listrik jangka  menengah.  Penelitian  ini  menyajikan  hasil  prediksi  beban  listrik  menggunakan metode Support Vector Regression dengan menggunakan fitur prediktor yang terdiri dari beban listrik, daya tersambung, jumlah pelanggan listrik,  dan PDRB-ADHB. Data yang digunakan berasal dari PT. PLN (Persero) Area Semarang sejumlah 75 data (Juni 2011 - Desember 2017) dan data dari BPS Kota Semarang sejumlah 7 data (2010 – 2016). Hasil penelitian menunjukkan nilai error menggunakan MAPE yang diperoleh sebesar 4,03 % untuk nilai parameter terbaik C  = 10 8 ,  ɛ  = 10 6 , dan fungsi Kernel  Linear, dengan fitur prediktor  terbaik  adalah  daya  tersambung dan  jumlah pelanggan  listrik.  Data  prediksi bulan Oktober – Desember 2017 didapatkan hasil nilai error MAPE sebesar 3,0384 %.
Kata kunci : Prediksi, Beban Listrik , Support Vector Regression.

## Abstract
The trend of the increased electricity consumption and the unstable of monthly peak load make PT. PLN (Persero) as the electricity service provider needs to conduct a production planning in order to perform the electricity power system maintenance scheduling as well as fuel reserve provision to keep the sustainability of electricity production. The electricity production  plan  for  the  purpose  of  system  maintenance  scheduling  and  fuel  reserve provision was conducted by mid-term load forecasting. This research  presented the  result of  load  forecasting  using  Support  Vector  Regression  method  using predictor feature consisted  of  load,  connected  power,  the  number  of  electricity  subscribers,  and  PDRB- ADHB. The data used were 75 data (Juni 2011 - Desember 2017) from PT. PLN (Persero) Semarang Area and 7 data (2010 – 2016) from BPS Semarang. The result of the research showed the obtained of error value using MAPE was 4,03 % for the best parameter value C = 10 8 , ɛ = 10 6 , and Kernel Linear function, with the best predictor feature was connected power,  and  the  number  of  electricity  subscribers.  The  prediction  data  of  October  – December 2017, the result of MAPE error value was 3,0384 %.
Keywords  : Prediction, Electricity Load, Support Vector Regression
1 P ENDAHULUAN
Listrik telah digunakan untuk
menunjang  berbagai  kegiatan  pada  segala bidang. Penggunaan listrik meningkat seiring dengan  meningkatnya  ragam  dan  jumlah aktifitas  manusia  serta  mesin  yang membutuhkan  tenaga  listrik.  Statistik Ketenagalistrikan  Indonesia  tahun  2015 menyatakan adanya tren kenaikan konsumsi litrik di Indonesia dengan rata-rata kenaikan konsumsi    sebesar    5,27%    per  tahun  pada rentang  tahun  2011-2015  [1].  Selain  itu, beban  listrik  puncak  bulanan  tidak  selalu stabil [2]. Kedua hal ini memaksa perusahaan penyedia  layanan  listrik  untuk  dapat membuat  perencanaan  produksi  listrik, termasuk  di  dalamnya  penjadwalan  untuk perawatan  sistem  dan  penyediaan  cadangan bahan bakar agar dapat memproduksi jumlah listrik sesuai kebutuhan.
Secara  umum,  perencanaan  produksi listrik  diawali  dengan  melakukan  prediksi beban  listrik  dalam  jangka  waktu  tertentu. Menurut Djiteng, terdapat tiga jenis prediksi beban  listrik,  antara  lain:  jangka  panjang, jangka menegah, dan jangka pendek [3]. Tiap jenis  prediksi  beban  listrik  memiliki kegunaan  masing-masing.  Prediksi  beban listrik  jangka  panjang  diperuntukkan  untuk perencanaan  ekspansi  kapasitas  produksi listrik.  Prediksi  beban  lsitrik  jangka menengah diperuntukkan untuk perencanaan penjadwalan perawatan sistem dan penyediaan  cadangan  bahan  bakar  untuk produksi  listrik,  sedangkan  prediksi  beban listrik  jangka  pendek  digunakan  untuk perencanaan operasi dari sistem tenaga yang dibutuhkan  terutama  ketika  terjadi  beban puncak  harian  [4].  Berdasarkan  penjelasan tersebut,  maka  perlu  dilakukan  kegiatan prediksi  beban  listrik  jangka  menengah dengan  melakukan  prediksi  beban  listrik sebagai  penunjang  proses  perencanaan
penjadwalan perawatan sistem dan penyediaan  cadangan  bahan  bakar  agar proses  produksi  listrik  berjalan  dengan lancar.
Berdasarkan  penjabaran  di  atas, penelitian  ini  mengusulkan  pembuatan sebuah  model  prediksi  beban  listrik  jangka menengah  menggunakan  metode  Support Vector  Regression  dengan  parameter  uji fungsi kernel, nilai C, dan nilai epsilon untuk menemukan  hyperplane  terbaik,  serta menggunakan data time series beban listrik, jumlah  pelanggan,  daya  tersambung,  dan Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku (PDRB-ADHB) sebagai fitur prediktor.

## 2 D ASAR T EORI
Dasar  teori  ini  memaparkan  tentang referensi yang digunakan, antara lain tetang prediksi beban listrik, data preprocessing, k- fold Cross Validation, Fungsi kernel, Support Vector Regression.

## 2.1 P REDIKSI B EBAN L ISTRIK
Menurut Djiteng, prediski beban listrik terdapat  tiga  jenis  prediksi  beban  listrik, antara lain: jangka panjang, jangka menegah, dan  jangka  pendek  [3].  Tiap  jenis  prediksi beban  listrik  memiliki  kegunaan  masing- masing.  Prediksi  beban  listrik  jangka panjang  diperuntukkan  untuk  perencanaan ekspansi  kapasitas  produksi  listrik,  prediksi beban lsitrik jangka menengah diperuntukkan untuk perencanaan penjadwalan perawatan sistem dan
penyediaan  cadangan  bahan  bakar  untuk produksi  listrik,  sedangkan  prediksi  beban listrik  jangka  pendek  digunakan  untuk perencanaan operasi dari sistem tenaga yang dibutuhkan  terutama  ketika  terjadi  beban puncak harian [4].

## 2.2 D ATA P REPROCESSING
Data  preprocessing adalah  tahapan dimana  dilakukan  rekayasa  sebagai  sebuah bentuk kompromi terhadap data mentah agar layak diolah [5].

## 2.3 K - FOLD C ROSS V ALIDATION
K- fold  Cross  Validation (k-fold  CV) merupakan metode statistik yang digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan algoritma dalam proses training atau testing melalui  pembagian  data  ke  dalam  dua segmen [6]. k- fold bekerja membagi dataset menjadi  k  buah  himpunan  bagian  (subset) secara acak dengan ukuran yang sama pada tiap subset- nya.
Dalam kasus cross validation pada data time  series , testing  data berperan  sebagai data baru yang sifatnya memiliki keterkaitan yang  erat  (dependen)  terhadap  data sebelumnya.  Maka  apabila  data  observasi dalam rentang waktu setelah data testing juga diikutkan dalam proses training, akan terjadi bias  pada  hasil  training  yang  dilakukan  [7]. Ilustrasi k- fold Cross Validation data untuk data time series dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.4 F UNGSI K ERNEL
Fungsi  kernel  adalah  sebuah  fungsi yang mampu memetakan data 𝒙 dalam input space ke dalam feature space dengan dimensi yang lebih tinggi melalui  , seperti berikut.
(x) x :   
dimana:
 : x : input space  ( x ) : feature space
Fungsi kernel mengubah data input menjadi sebuah matriks kernel yang akan digunakan dalam  melakukan training , testing ,  dan prediksi .

## 2.5 S UPPORT V ECTOR R EGRESSION
Support  Vector  Regression (SVR) merupakan  pengembangan  SVM  untuk kasus regresi. Tujuan dari SVR adalah untuk menemukan  sebuah  fungsi  F sebagai suatu hyperplane (garis  pemisah)  berupa  fungsi regresi  yang  mana  sesuai  dengan  semua input data dengan sebuah error dan membuat setipis mungkin [8]. Abe (2005)
menyatakan  bahwa  tujuan  dari  SVR  ini adalah  untuk  memetakan vector  input ke dalam dimensi yang lebih tinggi [9]. Fungsi pada  persamaan  (1)  adalah  garis  regresi sebagai optimal hyperplane : b (xi) w F    (1)
dimana:
F : hyperplane w : bobot fitur
 (x 𝑖 )   : nilai fitur ke-i
b : bias
Proses pencarian nilai w dan b sebagai nilai akhir  yang  digunakan  untuk  memprediksi dapat dilihat pada flowchart pada Gambar 3.

## Gambar 2 Metode Penelitian

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada blok proses di Gambar 2.
Pengumpulan Data Data Preprocessing Pembagian Data Pelatihan dan Pengujian Evaluasi Prediksi

## Gambar 1 Ilustrasi k-fold Cross
Validation untuk Data Time Series
Masing-masing  blok  proses  akan  di  jelaskan sebagai berikut.
1). Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  antara  lain  data yang  berasal  dari  PT  PLN  (Persero)  Area Semarang  sejumlah  75  data  dengan  fitur beban listrik, daya tersambung, dan jumlah pelanggan sebanyak 75 data. Data lain yang digunakan  adalah  data  dari  BPS  Kota Semarang  sebanyak  7  data.  Contoh  dari masing-masing  data  dapat  dilihat  pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 Contoh data dari PT PLN (Persero) Area Semarang
Tabel 2 Contoh data dari BPS Kota Semarang

## 2). Data Preprocessing
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  dua aktifitas data  preprocessing ,  yakni feature selection yaitu  pemilihan  fitur  yang  akan digunakan  dan data  cleaning dengan melakukan pengisian missing value dan data
normalization .  Pengisian missing  value dilakukan untuk fitur PDRB-ADHB. Dengan asumsi  pencatatan  PDRB  dilakukan  pada akhir  tahun  (Bulan  Desember)  maka dilakukan  pengisian  missing  value  untuk bulan  selain  Desember.  Perhitungan  yang digunakan  seperti  yang  tercantum  dalam persamaan (2).
]) 12 ), 1 [( ] 12 , [ ( * 12 / ] 12 , 1 [ ] , [      m PDRB m PDRB n m PDRB n m PDRB (2)
dimana:
PDRB = Nilai PDRB-ADHB [m,n]   = tahun ke-m, bulan ke-n
3). Pembagian Data
Pembagian  data  yang  terdiri  data  latih  dan data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan k -fold cross validation . 4). Pelatihan dan Pengujian Proses  pelatihan  dan  pengujian  yang dilakukan menggunakan metode SVR. Flowchart proses pelatihan dapat dilihat Gambar 3. Adapun langkah-langkah  yang  dilakukan pada  proses training metode SVR ini antara lain: a)  Membuat  matriks  kernel  dengan  fungsi kernel  dengan  input  data training lalu menyimpannya.
b)    Membuat matriks Hb dengan isi [H -H; -
H  H]  dengan  matriks  H  merupakan matriks yang sama dengan matriks k.
c)   Mencari  nilai  alpha  dengan quadratic programming menggunakan  Hb sebagai matriks input.
d)    Mencari nilai beta dengan rumus: beta = alpha(1:n) – alpha (n+1:2*n).
Gambar 3 Flowchart Proses Training SVR
e)    Mencari support  vector dari  beta  yang memenuhi  syarat  nilai  absolut  beta  > epsilon.
f)    Menghitung jumlah support vector.
g)    Menentukan support  vector yang  juga memenuhi syarat beta < (C – epsilon).
h)   Menghitung      nilai      bias      dengan ketentuan  jika  ada support  vector yang memenuhi syarat pada langkah g. Maka: bias = (1 / length (svii) ) * sum( Y(svii) – e  *  sign  (  beta(svii)  )  -  H(svii,svi)  * beta(svi) ). Jika tidak ada support vector yang  memenuhi  syarat  pada  langkah  g, maka: bias = (max(Y) – min(Y)) / 2.
Hasil   akhir   akan   diperoleh jumlah support vector ,  beta,  dan  bias.  Proses  pengujian dilakukan  dengan  mengikuti  langkah  pada flowchart pada Gambar 4.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada proses pengujian metode SVR ini antara lain:
a)    Membuat  matriks  kernel  dengan  fungsi kernel  dengan  input  data  uji lalu
menyimpannya.
b)    Membuat  matriks  H  dengan  isi  matriks kernel.
c)   Mencari  nilai  Y  hasil  pengujian dengan rumus Ytest = H * beta – bias.

## 5). Evaluasi
Evaluasi  dalam  penelitian  ini menggunakan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE). MAPE  merupakan  salah  satu  teknik perhitungan  error  dengan  mencari  rata-rata dari jumlah selisih dari nilai prediksi dan nilai observasi.  MAPE  merupakan  metode evaluasi yang paling sering digunakan untuk peramalan lintas bidang [10].
Rumus  MAPE  dapat  dilihat  pada persamaan (3).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | ŷ 𝑖 −𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 | × 100% 𝑛 𝑖=1 (3)
dimana:
MAPE = Mean Absolute Percent Error N = jumlah data ŷ 𝑖 = nilai prediksi y 𝑖 = nilai observasi
6). Prediksi Untuk melakukan prediksi dapat
dilakukan  dengan  mengikuti  langkah  pada flowchart pada Gambar 5.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada proses  prediksi  sama  dengan  proses pengujian.  Yang  membedakan  hanya  data input  yang  pada  pengujian adalah  data  uji, untuk  prediksi  adalah  nilai  input  prediksi. Berikut langkah-langkah dalam prediksi:
a)  Membuat  matriks  kernel  dengan  fungsi kernel dengan input  data input prediksi lalu menyimpannya.
b)    Membuat  matriks H dengan  isi  matriks kernel.
c)    Mencari  nilai  Y  hasil  prediksi  dengan rumus: Ypred = H * beta – bias.
Gambar 5 Flowchart Proses Prediksi SVR

## 4 P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dipaparkan  mengenai skenario  yang  dilakukan  serta  hasil  dan analisis skenario yang dilakukan.

## 4.1 S KENARIO , H ASIL , DAN A NALISIS
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  empat skenario.  Pada  bagian  i ni  akan dijelaskan skenario  yang  dilakukan  beserta  hasil  dan analisa masing-masing skenario.

## 4.1.1 S KENARIO 1
Skenario  1  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  jenis  fungsi  kernel  terhadap  nilai error menggunakan metode Support Vector Regression  (SVR).  Data  input  yang digunakan  adalah  seluruth  fitur  prediktor data dari PT. PLN (Persero) Area Semarang dan  BPS  Kota  Semarang.  Fungsi  Kernel yang  digunakan  antara  lain  Kernel  Linear, Kernel  Polynomia,  dan  Kernel  RBF;  Nilai C  yang  diujikan: 10 7 ,  10 8 ,  10 9 ,  10 10 ;  Nilai epsilon    yang  diujikan  10 6 ,  10 7 ,  10 8 ,  10 9 . Hasil  percobaan  dapat  dilihat  pada  grafik pada  Gambar  6.  Pada  grafik  dapat  dilihat bahwa  ketiga  nilai  kernel  memiliki kesamaan dimana nilai error akan naik dan memiliki nilai sama  pada  nilai  epsilon  10 8 dan 10 9 untuk tiap fungsi kernel.
Gambar 6 Grafik Pengaruh Fungsi Kernel Terhadap  Nilai Error
Hal  ini  disebabkan  karena  nilai  epsilon berpengaruh  pada  jumlah support  vector yang  ditemukan.  Semakin    besar    nilai epsilon,    semakin  sedikit  jumlah support vector yang  ditemukan,  begitu  pula sebaliknya.  Meski  demikian,  dampak  nilai epsilon  ini  memiliki  imbas  yang  berbeda pada  masing-  masing  fungsi  kernel.  Pada penelitian menunjukkan hasil bahwa fungsi Kernel Linear tidak terlalu terpengaruh oleh nilai  epsilon  yang  besar  jika  dibandingkan dengan Kernel Polynomial dan Kernel RBF.
Hasil  kesimpulan  skenario  1,  Kernel Linear  memiliki  performa  terbaik  jika dibandingkan  dengan  Kernel  Polynomial dan Kernel RBF pada studi kasus penelitian ini.

## 4.1.2 S KENARIO 2
Skenario  2  untuk  mengetahui  pengaruh nilai C terhadap nilai error. Data input yang digunakan adalah seluruh fitur prediktor data dari  PT.  PLN  (Persero)  Area  Semarang  dan BPS Kota Semarang. Sedangkan untuk fungsi kernel  yang digunakan adalah fungsi  Kernel Linear;  Nilai  C  yang diujikan ditambah  dua nilai  menjadi  :  10 5 ,  10 6 ,  10 7 ,  10 8 ,  10 9 ,  10 10 untuk memperluas pengamatan; Nilai epsilon yang  diujikan  masih  sama  seperti  pada skenario  1  yaitu  10 6 ,  10 7 ,  10 8 ,  10 9 .  Hasil percobaan  dapat  dilihat  pada  grafik  pada Gambar 7.
Gambar 7 Grafik Pengaruh Nilai C Terhadap Nilai Error
Berdasarkan
pengamatan yang dilakukan  pada  nilai  error,  diperoleh  hasil bahwa nilai C optimal diperoleh pada nilai C yang  mendekati  nilai  input  target. Dengan melihat  nilai  error  yang  sama  pada  nilai epsilon  10 8 dan  10 9 ,dapat  diketahui  pula bahwa nilai epsilon juga mempengaruhi nilai C dalam menghasilkan nilai error karena nilai epsilon  yang terlalu tinggi memberikan nilai error yang sama.
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang dilakukan,  nilai  C  yang  digunakan  dalam skenario 3 adalah nilai C 10 8 dan 10 9 dengan pertimbangan  kedua  nilai  C  tersebut merupakan  nilai  C  optimal  yang  dapat digunakan dari segi nilai error.

## 4.1.3 S KENARIO 3
Skenario  3  untuk  mengetahui  pengaruh nilai  epsilon  terhadap  nilai  error.  Fungsi kernel  dan  dua  nilai  C  dari  model  dengan nilai  error  terendah  yang  didapatkan  pada skenario 1 dan skenario 2 digunakan dalam skenario  3  sehingga  jumlah  kombinasi semakin  kecil.  Fungsi  kernel  yang digunakan adalah Kernel Linear dan nilai C yang  digunakan  adalah  10 8 dan  10 9 .  Hasil percobaan  dapat  dilihat  pada  grafik  pada Gambar 8.
Gambar 8 Grafik Pengaruh Nilai Epsilon Terhadap Nilai Error
Grafik  pada  Gambar  8.  menunjukkan kecenderungan  semakin  tinggi  nilai  epsilon, semakin  tidak  akurat  suatu  model.  Semakin besar  nilai  epsilon,  semakin  sedikit  jumlah support  vector yang  ditemukan.  Dengan semakin  sedikitnya  jumlah support  vector yang  ditemukan,  semakin  tinggi  nilai  error yang  di  dapat,  begitu  pula  sebaliknya.  Pada percobaan  yang  dilakukan  nilai  error  untuk nilai epsilon 10 8 dan 10 9 memiliki nilai yang sama.  Dengan  demikian  nilai  epsilon memiliki pengaruh terhadap nilai error yang didapat.  Gambar    8.  di  atas  menunjukkan bahwa  nilai  error  terendah  diperoleh  pada nilai  epsilon  10 5 baik  untuk  nilai  C  10 8
maupun  10 9 dengan  nilai  error  terendah diperoleh  pada  saat  nilai  C  10 8 . Dari hasil skenario  3  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai error akan mencapai titik optimal pada nilai C 10 8 dan epsilon 10 5 .

## 4.1.4 S KENARIO 4
Pada  tiga  skenario  sebelumnya  telah didapat  tiga  parameter  terbaik  berupa fungsi Kernel  Linear, nilai C 108, dan nilai epsilon 105.  Pada  skenario  4  akan  dilakukan percobaan untuk menentukan kombinasi fitur terbaik  dengan  menggunakan  parameter terbaik  yang  telah  didapatkan  pada  tiga skenario  sebelumnya.  Pengujian  kombinasi fitur  yang  dilakukan  membentuk  15  buah kombinasi  dengan  hasil  seperti  pada  grafik pada Gambar 9.
Gambar 9 Grafik Perolehan Nilai Error utuk Kombinasi Fitur Berbeda
Grafik  pada  Gambar  9  menunjukkan  nilai error  untuk  masing-masing  kombinasi  fitur. Pada  grafik  dapat  dilihat  bahwa  kombinasi fitur  terbaik dimiliki oleh kombinasi  fitur  2 dan  3  (daya  tersambung  dan  jumlah pelanggan).
Dari seluruh skenario yang telah dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi  Kernel Linear, nilai C 108, nilai epsilon 105, dengan kombinasi  fitur daya tersambung (DATER), dan jumlah pelanggan (PELGN) lebih sesuai digunakan  untuk  melakukan  prediksi, dibuktikan dengan nilai error yang rendah.

## 4.2 P REDIKSI
Berdasarkan  kombinasi  parameter  yang diperoleh    dilakukan    prediksi    terhadap beban  listrik  Bulan  Oktober  -  Desember 2017.  Hasil  prediksi  menghasilkan  nilai error untuk data  prediksi  Bulan  Oktober  – Desember 2017 sebesar 3,0384 %.

## 5 K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  mengenai  Prediksi  Beban  Listrik PT.  PLN  (Persero)  Menggunakan  Metode Support  Vector  Regression adalah:  1) Pengaruh    fungsi    kernel    sangat  besar terhadap  tingkat  error.  Pemilihan  fungsi kernel  sangat  bergantung  pada  jenis permasalahan  yang  dihadapi.  Penelitian  ini mendapatkan  hasil  bahwa  Kernel  Linear merupakan fungsi kernel  yang paling sesuai untuk  studi  kasus  prediksi  beban  listrik.  2) Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa secara umum  nilai  C  memiliki  pola  kurva  yaitu: semakin  besar  nilai  C,  maka  nilai  error semakin rendah sampai pada nilai C optimal, lalu akan berangsur-angsur naik untuk nilai C yang  lebih  besar  dari  nilai  optimal.  Nilai parameter  C  optimal  diperoleh  pada  nilai dengan kisaran nilai input target pada data. 3)
Nilai  Epsilon  berpengaruh  besar  terhadap nilai error. Nilai epsilon yang menjadi tolok ukur  toleransi  berdampak  pada  jumlah support  vector  yang  ditemukan.  Semakin kecil  nilai  epsilon,  semakin  banyak  support vector  yang  ditemukan,  dan  begitu  pula sebaliknya.  Nilai  epsilon  yang  terlalu  besar akan  menghasilkan  jumlah  support  vector yang  sangat  sedikit  bahkan  berjumlah  nol. Jumlah  support  vector  akan  sangat berpengaruh  dalam  penentuan  bobot  (w) yang    berpengaruh  langung  terhadap  hasil prediksi.  4)  Kombinasi  parameter  terbaik untuk  memprediksi  beban  listrik  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  fungsi Kernel  Linear,  C  = 10 8 , ɛ = 10 6 , sedangkan untuk fitur terbaik yang diperoleh adalah daya tersambung dan jumlah pelanggan.
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  untuk memperakurat  hasil  prediksi,  jumlah  data yang  digunakan  dapat  ditingkatkan  karena data dalam penelitian ini terdiri dari 75 data. Selanjutnya,  variasi  fitur  yang  digunakan dalam penelitian ini antara lain beban listrik, daya  tersambung,  jumlah  pelanggan,  dan PDRB-ADHB.
Penelitian ini dapat dikembangkan  dengan  mengganti  atau menambah  jumlah  fitur  terutama  fitur-fitur lain terkait kelistrikan
D AFTAR P USTAKA
[1]  “Statistik Ketenagalistrikan 2015 Kementerian  Energi  dan  Sumber Daya Mineral, Jakarta, 2015.
[2]   Z. Hu, Y. Bao, R. Chiong dan T. Xiaong, “Mid-term  Interval  Load  Forecasting using  Multi-Output  Support  vector Regression  with  A  Memetic  Algorithm for  Feature  Selection,”  Energy,  vol.  84, pp. 1-13, 2015.
[3]   M.  Djiteng,  Operasi  Sistem  Tenaga Listrik,  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2006.
[4]   P. Bunnoon, . K. Chalermyanont dan C. Limsakul, “Mid Term Load Forecasting of  the  Country  Using  Statistical Methodology:  Case  study  in  Thailand,” International  Conference  on  Signal Processing Systems, pp. 924-928, 2009.
[5]   C.  C.  Aggarwal,  Data  Mining  The Textbook, Springer, 2015.
[6]   P.  Refaeilzadeh,  L.  Tang  dan  H.  Liu, “Cross Validation,” Springer, 2009.
[7]   S.  Arlot  dan  A.  Celisse,  “A  Survey  of Cross  Validation  Procedures  for  Model Selection,” pp. 40-97, 2010.
[8]   B. Scholkopf dan A. J. Smola, Learning with Kernel, Cambridge: The MIT Press, 2001.
[9]   S.  Abe,  Support  Vector  Machines  for Pattern Classification, 2005.
[10] R.  J.  Hyndman  dan  A.  B.  Koehler, “Another Look at Measures of  Forecast Accuracy,”  International  Journal  of Forecasting, vol. 22, pp. 678-688, 2006.
[11] R.  Achanta,  “Long  Term  Electric  Load Forecasting  using  Neural  Networks and Support Vector Machines,” International Journal  of  Computer  Science  and Technology, vol. III, no. 1, pp. 266-269,
2012.
[12] R. Kohavi, “A Study of Cross Validation and  Bootstrap  for  Accuracy  Estimation and Model Selection,” International Joint Conference  on  Articial  Intelligence, 1995.
[13] S.  Gunn,  Support  Vector  Machines  for Classification  and  Regression,  Image Speech  and  Intelligent  Systems  Group, 1998.
[14] B. Santosa, Data Mining Terapan dengan MATLAB,  1st  penyunt.,  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.