## Pemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
Denis Olivia Siswandari dan Haryono Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : haryono@statistika.its.ac.id
Abstrak — PT. PLN Area Surabaya Selatan merupakan salah satu unit  yang  mempunyai  tugas  pokok  mendistribusikan  tenaga listrik  ke  pelanggan.  Dalam  sistem  tegangan  listrik  tentu  tidak terhindar  dari  suatu  masalah  kualitas  yang  dibuktikan  dengan adanya keluhan terhadap gangguan listrik dari masyarakat. PT. PLN  (Persero)  menetapkan  kondisi  jaringan  yang  teribagi menjadi  4,  yaitu  sempurna,  sehat,  sakit  dan  kronis.  Kondisi jaringan yang ditetapkan PT. PLN selama ini masih belum tepat karena  hanya  berdasar  pada  jumlah  gangguan.  Tujuan  dalam penelitian  ini  adalah  mengelompokkan  jaringan  dengan  analisis klaster  K-Means  dan  memodelkan  masing-masing  kelompok jaringan PT. PLN area Surabaya Selatan dengan analisis regresi logistik  ordinal,  sehingga  dapat  diketahui  variabel  yang membedakan  antar  kelompok.  Variabel  prediktor  dalam penelitian  ini  adalah  kelas  aset,  jumlah  pelanggan  TM,  jumlah pelanggan  TR,  panjang  JTM,  dan  beban  rata-rata.  Data  dibagi menjadi  dua  kelompok,  yang  kemudian  dilakukan  analisis regresi  logistik  ordinal  pada  masing  masing  kelompok.  Variabel yang  menjadi  pembeda  antara  kelompok  1  dan  kelompok  2 adalah variabel panjang JTM.
Kata  Kunci — Jaringan,  Klaster  K-Means,  PT.  PLN  Area Surabaya Selatan, Regresi Logistik Ordinal.

## I. PENDAHULUAN
ISTRIK  merupakan  kebutuhan  yang  mendasar  untuk berbagai  aktivitas  manusia,  yang  menjadikan  manusia tergantung  akan  keberadaannya.  PT.  PLN  (Persero) merupakan  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  penyedia listrik  yang  memasok  kebutuhan  listrik  untuk  rumah  tangga dan industri dengan jumlah pelanggan sebanyak 13,1 juta [1]. PT.  PLN  Area  Surabaya  Selatan  merupakan  salah  satu  unit PT.  PLN  (Persero)  yang  mendistribusikan  tenaga  listrik  ke pelanggan  melalui  jaringan  tegangan  menengah,  serta melayani dan menyalurkan energi kepada pelanggan. PT. PLN Area  Surabaya  Selatan  memiliki  5  Rayon  tersebar  yaitu Darmo  Permai,  Dukuh  Kupang,  Rungkut,  Ngagel,  dan Gedangan  dengan  total  jaringan  sebanyak  157.  Dalam  sistem tegangan  listrik  tentu  tidak  terhindar  dari  suatu  masalah kualitas  tegangan  maupun  kontinuitas  pelayanan.  Hal  ini terbukti dengan adanya keluhan terhadap gangguan listrik dari masyarakat.
Setiap  tahunnya  PT. PLN  Area  Surabaya  Selatan  memiliki target  gangguan  listrik  maksimal,  yang  harapannya  banyak gangguan listrik berada dibawah target. Untuk mencapai target tersebut,  diperlukan  strategi  untuk  efisiensi  penanganan gangguan.  Berdasarkan  hal  tersebut  PT.  PLN  (Persero)  telah menetapkan  kondisi  jaringan  yang  dibagi  menjadi  4,  yaitu
sempurna,  sehat,  sakit  dan  kronis.  Semakin  tinggi  kondisi jaringan,  maka  semakin  banyak  anggaran  yang  diberikan. Kondisi  jaringan  yang  telah  ditetapkan  PT.  PLN  selama  ini masih  belum  tepat,  karena  hanya  berdasar  banyaknya gangguan  di  masing-masing  jaringan.  Padahal  ada  indikator- indikator  lain  yang  diduga  berpengaruh  untuk  menentukan kondisi  jaringan  seperti  kelas  aset,  jumlah  pelanggan  TM, jumlah  pelanggan  TR,  panjang  JTM,  serta  beban  rata-rata pada suatu jaringan.
Sebagai  bentuk  evaluasi,  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan analisis terhadap variabel-variabel yang menentukan  klasifikasi  kondisi  jaringan.  Penelitian  dilakukan dengan  mengelompokkan  jaringan  menjadi  2  kelompok berdasarkan indikator-indikator yang diduga dapat menentukan  kondisi  jaringan.  Kemudian  dilakukan  analisis regresi  logistik  ordinal  untuk  mengetahui  indikator-  indikator yang menjadi pembeda antar kelompok. Tujuan dari penelitian ini  adalah  mengelompokkan  jaringan  dan  memodelkan masing-masing  kelompok  prioritas  jaringan  PT.  PLN  area Surabaya  Selatan  dengan  analisis  regresi  logistik  ordinal, sehingga  dapat  diketahui  variabel  yang  membedakan  antar kelompok.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Metode Klaster Non-Hirarki (K-Means)
K-means  merupakan  metode  klaster  non  hirarki  yang mempartisi dan membagi data ke dalam bentuk satu atau lebih kelompok,  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik dikelompokkan ke dalam satu klaster. Teknik pengelompokan dengan  menggunakan  metode  non  hirarki  adalah  dirancang untuk  item  kelompok,  bukan  variabel,  menjadi  sebuah kelompok K-klaster. Jumlah K-klaster dapat ditentukan secara langsung  atau  ditentukan  dengan  tahap-tahap  yang  sesuai dengan  prosedur  klaster.  Mac  Queen  menyarankan  bahwa penggunaan  metode  K- means untuk  menjelaskan  algoritma dalam  penentuan  suatu  obyek  ke  dalam  klaster  tertentu berdasarkan  rataan  tertentu.  Langkah  analisis  dengan menggunakan  metode  klaster  non  hirarki  adalah  sebagai berikut [2]:
1. Bagi data dalam K kelompok klaster
2. Tentukan pusat awal klaster.
3. Hitung  jarak  data  ke  pusat  klaster  dan  mengelompokkan data berdasarkan mean terdekat.
4. Hitung  kembali  titik  pusat  klaster  baru  berdasarkan  rata- rata  dari  masing-masing  K  kelompok  klaster  yang terbentuk.
L
5. Ulangi  langkah  3.  hingga  tidak  ada  data  yang  mengalami perpindahan objek atau mengalami perpindahan kelompok klaster sebelumnya..

## B. Pengecekan Asumsi Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan terjadinya korelasi linear yang tinggi di antara variabel-variabel prediktor (X 1 , X 2 , ..., X p ) [3]. Asumsi  ini  merupakan  satu-satunya  asumsi  yang  harus terpenuhi  dalam  menggunakan  metode  regresi  logistik. Pengecekan asumsi multikolineraritas dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF dari setiap variabel prediktor yang diperoleh dengan  melakukan  regresi  masing-masing  variabel  prediksi dengan  variabel  prediktor  lainnya  dan  melihat  nilai R 2 (koefisien  determinasi).  Apabila  nilai  VIF  lebih  dari  10, artinya  terjadi  multikolinearitas  antar  variabel  prediktor.  VIF disefinisikan dalam persamaan
p j R VIF j ,.., 2 , 1 ,
1 1 2    (1)
dimana, R j 2 adalah  nilai  koefisien  determinasi  prediktor  ke- j dengan  prediktor  lainnya.  Nilai R j 2 diperoleh  dari  persamaan berikut:
           n i j ji n i j ji j x x x x R 1 2 1 2 2 ˆ .

## C. Regresi Logistik Ordinal
Regresi  logistik  ordinal  merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisa  hubungan  antara variabel respon dan variabel prediktor, dimana variabel respon bersifat  polikotomus  dengan  skala  ordinal  [4].  Model  yang digunakan  untuk  regresi  logistik  ordinal  adalah  model  logit, dimana sifat yang tertuang dalam peluang kumulatif sehingga model  logit  kumulatif  merupakan  model  yang  didapatkan dengan cara membandingkan peluang kumulatif yaitu peluang kurang  dari  atau  sama  dengan  kategori  respon  ke- r pada p variabel  prediktor  yang  dinyatakan  dalam  vektor xi, dengan peluang lebih besar daripada ketegori respon ke- r , P( Y > r | xi ) [5].  Peluang  kumulatif  P( Y ≤ r | xi )  didefinisikan  sebagai berikut.
                       p k ik k r p k ik k r i r Y P 1 0 1 0 exp 1 exp | x x x     (2)
dimana x i = ( x i 1 , x i 2 , ..., x ip ) merupakan nilai pengamatan ke- i ( i =  1,  2,  ..., n )  dari  setiap  variabel p variabel  prediktor. Pendugaan  parameter  regresi  dilakukan  dengan  cara menguraikannya menjadi transformasi logit dari P( Y ≤ r | x i ).      
              p k ik k r i i i r Y P r Y P r Y P Logit 1 0 x | - 1 x | ln | x x   (3)
dengan nilai β k untuk setiap k = 1, 2, ..., p pada setiap model regresi  logistik  ordinal  adalah  sama.  Jika  terdapat  kategori respon  dimana r =  1,  2,  3,  4  maka  peluang  kumulatif  dari respon ke- r seperti persamaan (4), (5), (6).
                       p k ik k p k ik k i Y P 1 01 1 01 exp 1 exp | 1 x x x     (4)
                       p k ik k p k ik k i Y P 1 02 1 02 exp 1 exp | 2 x x x     (5)
                       p k ik k p k ik k i Y P 1 03 1 03 exp 1 exp | 3 x x x     (6)
Berdasarkan ketiga peluang kumulatif pada  persamaan (4), (5),  (6),  didapatkan  peluang  untuk  masing-masing  kategori respon sebagai berikut.
                          p k ik k p k ik k i x Y P 1 01 1 01 1 exp 1 exp | 1 x x x      (7)
                                              p k ik k p k ik k p k ik k p k ik k i x Y P 1 01 1 01 1 02 1 02 2 exp 1 exp exp 1 exp | 2 x x x x x          (8)
                                              p k ik k p k ik k p k ik k p k ik k i x Y P 1 02 1 02 1 03 1 03 3 exp 1 exp exp 1 exp | 3 x x x x x          (9)
                           p k ik k p k ik k i x Y P 1 03 1 03 4 exp 1 exp 1 | 3 x x x      (10)

## D. Pengujian Estimasi Parameter
Model  yang  telah  diperoleh  perlu  diuji  signifikansi  pada koefisien β terhadap variabel respon, yaitu dengan uji serentak dan uji parsial.

## 1) Uji Serentak
Pengujian  ini  digunakan  untuk  memeriksa  signifikansi koefisien β secara keseluruhan, dengan hipotesis: H 0 : β 1 = β 2 = ... = β p = 0 H 1 : minimal ada satu β k ≠ 0, k = 1, 2, ..., p
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  uji  G  atau Likelihood Ratio Test pada persamaan (10).
                                                    n i y i y i y i y i n n n n i i i i n n n n n n n n G 1 4 3 2 1 4 3 2 1 4 3 2 1 ln 2 x x x x     (11)
dimana,    n i i y n 1 1 1 ,    n i i y n 1 2 2 ,    n i i y n 1 3 3 ,    n i i y n 1 4 4 ,
n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 . Statistik uji G mengikuti distribusi Chi- Square dengan derajat bebas v, sehinggavH 0 ditolak jika G 2 > χ 2 (α,v) atau nilai p value < α. [5 ].
2) Uji Parsial
Pengujian  ini  digunakan  untuk  memeriksa  signifikansi koefisien β secara parsial dengan hipotesis dan statistik uji: H 0 : β k = 0 H 1 : β k ≠ 0, k = 1, 2, ..., p
Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji Wald .
  ˆ ˆ k k W SE    (12)
Daerah  penolakan  H 0 adalah  |W|  > Z α/2 atau W 2 > χ 2 (db,  α) dengan db adalah banyaknya variabel prediktor [5].

## E. PT. PLN Area Surabaya Selatan
PT. PLN Area Surabaya Selatan merupakan salah satu unit PT.  PLN  (Persero)  yang  mempunyai  tugas  pokok mendistribusikan tenaga listrik ke pelanggan melalui jaringan tegangan  menengah,  serta  melayani  dan  menyalurkan  energi kepada  pelanggan.  Dalam  sistem  tegangan  listrik  tentu  tidak terhindar  dari  suatu  masalah  kualitas  tegangan  maupun kontinuitas pelayanan. Hal ini terbukti dengan adanya keluhan terhadap  gangguan  listrik  dari  masyarakat.  Setiap  tahunnya PT.  PLN  Area  Surabaya  Selatan  memiliki  target  gangguan listrik  maksimal,  yang  harapannya  banyak  gangguan  listrik berada  dibawah  target.  Untuk  mencapai  target  tersebut, diperlukan  strategi  untuk  efisiensi  penanganan  gangguan. Berdasarkan  hal  tersebut  PT.  PLN  (Persero)  menetapkan kondisi  jaringan  yang  dibagi  menjadi  4,  dapat  dilihat  dalam Tabel 1.
Tabel 1. Kondisi Jaringan Kondisi Banyak Gangguan dalam 1 tahun Sempurna 0 Sehat 1 - 2 Sakit 3 Kronis > 3
Penentuan  kondisi  jaringan  dalam  Tabel  1,  ditentukan berdasarkan  jumlah  gangguan  yang  terjadi  selama  1  tahun. Adapun  indikator-indikator  lain  yang  diduga  berpengaruh dalam menentukan anggaran gangguan adalah.
1. Kelas Aset adalah penggolongan kelas aset distribusi yang didasarkan  pada  perbedaan  daerah  pelayanan.  Kelas  aset dibedakan  menjadi  3,  yaitu  kelas  1  (kawasan  industri), kelas  2  (perkotaan),  kelas  3  (pedesaan).  Aset  trafo distribusi  yang  berada  pada  kelas  aset  yang  berbeda  akan mendapat  frekuensi pemeliharaan terhadap trafo distribusi kelas 1 lebih sering/cepat dibandingkan kelas 2 dan 3 [6]. 2. Pelanggan  Tegangan  Menengah  adalah  pengguna  listrik yang  berlangganan  jaringan  dengan  tegangan  menengah. Pelayanan  yang  diberikan  pada  jaringan  tegangan menengah  memilki  beberapa  unsur  yaitu:  Kontinuitas pelayanan,  pengaturan  tegangan  dan  tegangan  kedip  yang diizinkan.
3. Jumlah  Pelanggan  Tegangan  Rendah  adalah  pengguna listrik  yang  berlangganan  jaringan  dengan  tegangan rendah.
4. Panjang  Jaringan  Tegangan  Menengah  (JTM)  memiliki satuan  kilometer  sirkuit  (kms).  Pajang  JTM  merupakan jarak  dalam  satu  jaringan,  dimana  semakin  panjang JTMnya  biaya  pemeliharaan  yang  dikeluarkan  semakin besar jika terjadi gangguan.
5. Beban rata-rata adalah beban rata-rata pada suatu jaringan dengan  satuan  Ampere  (A),  dimana  semakin  beban  rata- rata  suatu  jaringan  maka  semakin  tinggi  tingkat prioritasnya.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder diperoleh dari PT. PLN Area Surabaya Selatan yaitu data  laporan  gangguan  jaringan  PT.  PLN  Area  Surabaya Selatan  tahun  2016.  PT.  PLN  Area  Surabaya  Selatan menaungi  157  jaringan  dari  5  rayon,  yaitu  Darmo  Permai, Dukuh  Kupang,  Gedangan,  Ngagel,  dan  Rungkut.  Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berupa 1 variabel respon dan 5 variabel prediktor yang disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Penelitian Simbol Variabel Kategori Ket. Y Kondisi Jaringan 1 2 3 4 Sempurna Sehat Sakit Kronis X 1 Kelas aset 1 2 3 Industri Perkotaan Pedesaan X 2 Banyaknya pelanggan TM - - X 3 Banyaknya pelanggan TR - - X 4 Panjang JTM (kms) - - X 5 Beban rata-rata  (A) - -

## B. Langkah-Langkah Analisis Data
Langkah  analisis  data  yang  dilakukan  untuk  menganalisis tingkat  prioritas  jaringan  di  PT.  PLN  Area  Surabaya  Selatan adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  karakteristik  dari  jaringan  di  PT.  PLN Area  Surabaya  Selatan  berdasarkan  empat  kategori  dari variabel respon.
2. Membagi  data  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing masing-masing sebanyak 75% dan 25%. 3. Melakukan  pengelompokan  menjadi  dua  kelompok terhadap  data training ,  dengan  menggunakan  metode klaster  non-hirarki  (K- Means )  berdasarkan  variabel prediktor.  Selanjutnya  mendeskripsikan  karakteristik  dari masing-masing kelompok berdasarkan variabel prediktor. 4. Melakukan  analisis  regresi  logistik  ordinal  di  tiap kelompok  untuk  mengetahui  indikator-indikator  yang membedakan  antar  kelompok.  Analisis  regresi  logistik ordinal  terdiri  dari  beberapa  tahapan  analisis  sebagai berikut:
a. Uji signifikansi parameter secara serentak dan parsial untuk mengetahui variabel prediktor yeng berpengaruh signifikan secara serentak dan individu terhadap model.
b. Membuat  model  regresi  logistik  ordinal  berdasarkan variabel-variabel  yang  signifikan  pada  pengujian estimasi parameter secara parsial.
5. Mengklasifikasikan data testing berdasarkan model regresi logistik ordinal.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Pengelompokan Jaringan PT. PLN Area Surabaya Selatan
Karakteristik  jaringan  PT.  PLN  area  Surabaya  Selatan berdasarkan empat kategori kondisi jaringan tahun 2016 dapat dilihat  dalam  Gambar  1.  Gambar  1  menunjukkan  bahwa sebanyak 16,6% dari 157 jaringan memiliki kondisi sempurna yaitu  tidak  terjadi  gangguan,  28%  dari  157  jaringan  terjadi  1 dan 2 gangguan, 9,6% jaringan terjadi 3 gangguan, dan 45,9% dari  157  jaringan  terjadi  gangguan  lebih  dari  3  gangguan selama tahun 2016. Kondisi jaringan yang telah ditetapkan PT. PLN  selama  ini  masih  belum  tepat,  karena  hanya  berdasar banyaknya gangguan di masing-masing jaringan. Oleh karena itu dilakukan pengelompokan jaringan dilakukan menggunakan  analisis  klaster  K- Means .  Pengelompokan dilakukan  terhadap  120  data training ,  dan  menghasilkan  44 jaringan  masuk dalam  kelompok 1, 76 jaringan  masuk dalam kelompok 2.
Sempurna Sehat Sakit Kronis 45,9% 9,6% 28,0% 16,6%

## Gambar 1. Persentase kondisi jaringan.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  statistiska  deskriptif  yang ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3.
Karakteristik Kelompok 1 & 2 Variabel Kel. Mean Std. Dev Min Max X 2 1 2 2,364 3,592 2,488 4,828 0 0 10 27 X 3 1 2 7227 1576 3070 1664 1544 0 16922 6667 X 4 1 2 14,886 6,026 4,293 2,948 9 0 26 12 X 5 1 2 92,07 91,62 50,27 46,53 5 3 203 201
Tabel 3 menunjukkan bahwa kelompok 1 memiliki rata-rata yang lebih tinggi daripada kelompok 1 berdasarkan pelanggan TR, panjang JTM, dan beban rata-rata. Sedangkan kelompok 2 memiliki rata-rata jumlah pelanggan TM lebih tinggi daripada kelompok  1,  dengan  jumlah  pelanggan  maksimum  adalah sebanyak 27 pelanggan TM.

## B. Uji Multikolinearitas
Pengujian  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui ada  atau  tidaknya  hubungan  antar  variabel  prediktor  dalam model  regresi  logistik  ordinal.  Multikolinearitas  dapat diperiksa melalui nilai VIF yang disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai VIF Kelompok 1 & 2 Variabel Kelompok 1 Kelompok 2 R 2 VIF R 2 VIF Kelas Aset 0,211 1,267 0,128 1,147 Jumlah Pelanggan TM 0,150 1,176 0,277 1,383 Jumlah Pelanggan TR 0,039 1,040 0,418 1,717 Panjang JTM 0,186 1,229 0,482 1,931 Beban Rata-rata 0,077 1,083 0,009 1,008
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel prediktor  memiliki  nilai  VIF  lebih  kecil  dari  10.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  pada  data  kelompok  1  &  2  tidak terjadi kasus multikolinearitas.

## C. Regresi Logistik Ordinal Kelompok 1
Analisis  regresi  logistik  ordinal  yang  pertama  adalah melakukan  uji  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan hipotesis:
H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = β 5 = 0 H 1 : minimal ada satu β k ≠ 0, k = 1, 2, 3, 4, 5
Pada  taraf  signifikansi  5%,  hasil  uji  signifikansi  parameter secara serentak disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak dari Kelompok 1 Model -2 Log Likelihood Chi-Square df Keputusan Intercept Only 97,200 Final 79,454 17,747 5 Tolak H 0
Tabel 5 menunjukkan hasil pengujian secara  serentak yang menghasilkan nilai G 2 sebesar 79,454 yang artinya lebih besar dari χ 2 (0,05;5) =  11,0705,  maka  dapat  diambil  keputusan  tolak H 0 . Sehingga  dapat dikatakan paling sedikit ada  satu variabel prediktor  yang  signifikan  masuk  kedalam  model.  Setelah dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak, dilakukan  pengujian  parameter  secara  parsial  dengan hipotesis:
H 0 : β k = 0 H 1 : β k ≠ 0, k = 1, 2, 3, 4, 5
Pada  taraf  signifikansi  5%,  berikut  hasil  uji  signifikansi parameter secara parsial ditampilkan dalam Tabel 6.
Tabel 6.
Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial dari Kelompok 1
Variabel Koef (B) Wald P value Y (1) Y (2) Y (3) Y (4) 0,5807 3,2727 3,8450 Pembanding 0,104 3,352 4,478 0,747 0,067 0,034 X 1 (1) X 1 (2) 0,0469 Pembanding 0,004 0,951 X 2 -0,0353 0,058 0,809 X 3 -0,0001 0,837 0,360 X 4 0,3708 8,364 0,004 X 5 -0,0064 0,985 0,951
Berdasarkan  Tabel  6  terlihat  bahwa  variabel  prediktor panjang  JTM  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kondisi jaringan  dalam  kelompok  1.  Selanjutnya  adalah  membentuk fungsi model logit.
Logit 1 (Sempurna)
            5 4 3 2 ] 1 [ 1 1 0064 , 0 3708 , 0 0001085 , 0 0353 , 0 0469 , 0 5807 , 0 X X X X X x g      
Logit 2 (Sehat)             5 4 3 2 ] 1 [ 1 2 0064 , 0 3708 , 0 0001085 , 0 0353 , 0 0469 , 0 2727 , 3 X X X X X x g       Logit 3 (Sakit)             5 4 3 2 ] 1 [ 1 3 0064 , 0 3708 , 0 0001085 , 0 0353 , 0 0469 , 0 8450 , 3 X X X X X x g      
Model  regresi  logistik  ordinal  kelompok  1  memiliki  nilai R 2 sebesar 0,373 atau sebesar 37,3%. Artinya variabel kelas aset, jumlah  pelanggan  TM,  jumlah  pelanggan  TR,  panjang  JTM, dan  beban  rata-rata  mempengaruhi  kondisi  jaringan  sebesar 37,3%  sedangkan  62,7%  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor lainnya yang tidak termasuk dalam pengujian model.

## D. Regresi Logistik Ordinal Kelompok 2
Analisis  regresi  logistik  ordinal  yang  pertama  pada  dalam kelompok  2  juga  dilakukan  uji  signifikansi  parameter  secara serentak dengan hipotesis:
H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = β 5 = 0 H 1 : minimal ada satu β k ≠ 0, k = 1, 2, 3, 4, 5
Pada  taraf  signifikansi  5%,  hasil  uji  signifikansi  parameter secara serentak disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak dari Kelompok 2 Model -2 Log Likelihood Chi-Square df Keputusan Intercept Only 198,149 Final 158,449 39,700 6 Tolak H 0 Tabel 8. Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial dari Kelompok 2 Variabel Koef (B) Wald P value Y (1) Y (2) Y (3) Y (4) 0,04787 2,09638 2,70959 Pembanding 0,001 1,653 2,725 0,976 0,199 0,099 X 1 (1) X 1 (2) X 1 (3) -0,51146 -0,18227 Pembanding 0,126 0,016 0,723 0,899 X 2 0,23652 7,589 0,006 X 3 -0,00001 0,003 0,954 X 4 0,35603 9,234 0,002 X 5 -0,00762 2,271 0,132
Tabel 7 menunjukkan hasil pengujian secara  serentak yang menghasilkan  nilai  G 2 sebesar  158,449  yang  artinya  lebih besar  dari  χ 2 (0,05;6) =  12,591,  maka  dapat  diambil  keputusan tolak  H 0 .  Sehingga  dapat  dikatakan  paling  sedikit  ada  satu variabel  prediktor  yang  signifikan  masuk  kedalam  model. Setelah  dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara serentak, dilakukan pengujian parameter secara parsial dengan hipotesis:
H 0 : β k = 0 H 1 : β k ≠ 0, k = 1, 2, 3, 4, 5
Pada  taraf  signifikansi  5%,  berikut  hasil  uji  signifikansi parameter secara parsial ditampilkan dalam Tabel 8.
Berdasarkan  Tabel  8  terlihat  bahwa  variabel  prediktor jumlah  pelanggan  TM  dan  panjang  JTM  berpengaruh  secara
signifikan  terhadap  kondisi  jaringan  dalam  kelompok  1. Selanjutnya adalah membentuk fungsi model logit.
Logit 1 (Sempurna)               5 4 3 2 ] 2 [ 1 ] 1 [ 1 1 008 , 0 356 , 0 0000103 , 0 237 , 0 182 , 0 511 , 0 048 , 0 X X X X X X x g       
Logit 2 (Sehat)               5 4 3 2 ] 2 [ 1 ] 1 [ 1 2 008 , 0 356 , 0 0000103 , 0 237 , 0 182 , 0 511 , 0 096 , 2 X X X X X X x g       
Logit 3 (Sakit)               5 4 3 2 ] 2 [ 1 ] 1 [ 1 3 008 , 0 356 , 0 0000103 , 0 237 , 0 182 , 0 511 , 0 71 , 2 X X X X X X x g       
Model  regresi  logistik  ordinal  kelompok  2  memiliki  nilai R 2 sebesar 0,439 atau sebesar 43,9%. Artinya variabel kelas aset, jumlah  pelanggan  TM,  jumlah  pelanggan  TR,  panjang  JTM, dan  beban  rata-rata  mempengaruhi  kondisi  jaringan  sebesar 43,9%  sedangkan  56,1%  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor lainnya yang tidak termasuk dalam pengujian model.

## E. Variabel Pembeda Kelompok 1 dan Kelompok 2
Tabel 9. Penentuan Kelompok Data Testing No. Jaringan Rayon X 4 Kelompok 1 Alas Malang Darmo Permai 2 2 2 Darmo Harapan Darmo Permai 7 2 3 Darmo Permai Darmo Permai 16 1 4 Lidah Kulon Darmo Permai 13 1 5 Puncak Permai Darmo Permai 14 1 6 Suko Manunggal Darmo Permai 12 1 7 Villa Bukit Regency Darmo Permai 5 2 8 Water Place 1 Darmo Permai 1 2 9 Brawijaya Dukuh Kupang 10 1 10 Diponegoro Dukuh Kupang 13 1 11 Graha Pena Dukuh Kupang 7 2 12 Menanggal Dukuh Kupang 9 2 13 Simo Gunung Dukuh Kupang 3 2 14 Simo Kwagean Dukuh Kupang 8 2 15 Delta Sari Gedangan 15 1 16 Gms Gedangan 14 1 17 Pabean 1 Gedangan 9 2 18 Pabean 2 Gedangan 7 2 19 Sawo Tratap Gedangan 13 1 20 Trias 1 Gedangan 6 2 21 Bagong/Lumumba Ngagel 6 2 22 Barata Ngagel 5 2 23 Dokter Sutomo Ngagel 2 2 24 Krukah Ngagel 6 2 25 Nias Ngagel 7 2 26 Pucang Adi Ngagel 4 2 27 Ratna Ngagel 4 2 28 Sulawesi Ngagel 7 2 29 Bandilan Rungkut 8 2 30 Kalisco Rungkut 7 2 31 Mangga Dua Rungkut 8 2 32 Nirwana Rungkut 6 2 33 Pondok Candra Rungkut 18 1 34 Rsal Rungkut 9 2 35 Siwalan Kerto Rungkut 8 2 36 Wonokromo Rungkut 1 2 37 Zamhuri Rungkut 15 1
Berdasarkan hasil analisis regresi logistik ordinal yang telah dilakukan, variabel yang signifikan dalam kelompok 1 adalah variabel  panjang  JTM.  Sedangkan  variabel  yang  signifikan dalam kelompok 2 adalah variabel jumlah pelanggan TM dan panjang JTM. Sehingga  variabel pembeda  antara  kelompok 1 dan  kelompok  2  adalah  variabel  panjang  JTM.  Berdasarkan karakteristik variabel jumlah pelanggan TM dan panjang JTM
pada  Tabel  3,  dapat  diketahui  bahwa  kelompok  1  memiliki panjang  JTM  yang  lebih  panjang  dan  jumlah  pelanggan  TM lebih sedikit dibanding kelompok 2. Penentuan kelompok data testing ditampilkan dalam Tabel 9.
Selanjutnya  data  setiap  kelompok  dimasukkan  ke  dalam model  logit  hasil  regresi  logistik  ordinal.  Model  logit  hasil regresi  logistik  ordinal  kelompok  1  dan  kelompok  2  dapat digunakan untuk memprediksi kondisi jaringan. Hasil prediksi kelompok 1 ditampilkan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Prediksi Data Testing Kelompok 1
No. π 1 π 2 π 3 π 4 Prediksi 3 0,0238 0,3282 0,2719 0,3761 Kronis 4 0,0238 0,3282 0,2719 0,3761 Kronis 5 0,0238 0,3281 0,2718 0,3762 Kronis 6 0,0238 0,3281 0,2718 0,3763 Kronis 9 0,0238 0,3276 0,2714 0,3773 Kronis 10 0,0238 0,3282 0,2718 0,3762 Kronis 15 0,0238 0,3282 0,2718 0,3762 Kronis 16 0,0238 0,3281 0,2718 0,3762 Kronis 19 0,0238 0,3281 0,2718 0,3762 Kronis 33 0,0239 0,3282 0,2719 0,3760 Kronis 37 0,0238 0,3282 0,2719 0,3761 Kronis
Berdasarkan  data  testing  kelompok  1  dapat  dilakukan pengklasifikasian dengan cara memasukkan data tiap jaringan Lampiran  1,  ke  dalam  model  peluang  yang  telah  terbentuk sehingga diperoleh nilai peluang dan prediksi kondisi jaringan untuk  masing-masing  jaringan.  Jaringan  ketiga  merupakan jaringan  Darmo  Permai  dengan  karakteristik  kelas  1,  jumlah pelanggan TM 2, jumlah pelanggan TR 4121, panjang JTM 16 kms,  dan  memiliki  beban  rata-rata  191A.  Selanjutnya karakteristik  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  model  peluang yang  telah  diperoleh,  sehingga  diperoleh  nilai  peluang  dari  4 kategori  masing-masing  adalah  0,0238,  0,3282,  0,2719,  dan 0,3761.
Berdasarkan karakteristik kondisi jaringan dalam Gambar 1 jumlah  persentase  kondisi  jaringan  sempurna  (16,6%),  sehat (28%),  dan  sakit  (9,6%)  adalah  54,2%.  Apabila  jumlah peluang pertama hingga ketinga pada Tabel 9 lebih dari 0,542, maka  sebuah  jaringan  tersebut  diprediksi  memiliki  kondisi jaringan  kronis.  Kategori  4  adalah  kondisi  yang  paling mungkin terjadi untuk jaringan Darmo Permai, dengan jumlah peluang  pertama  hingga  ketiga  0,6239  yang  lebih  besar  dari 0,542.  Sehingga,  jaringan  Darmo  Permai  diprediksi  akan memiliki  kondisi  jaringan  kronis.  Hasil  prediksi  kelompok  2 ditampilkan dalam Tabel 11.
Berdasarkan  data  testing  kelompok  2,  dapat  dilakukan pengklasifikasian dengan cara memasukkan data tiap jaringan ke  dalam  model  peluang  yang  telah  terbentuk  sehingga diperoleh  nilai  peluang  dan  prediksi  kondisi  jaringan  untuk masing-masing  jaringan.  Jaringan  pertama  merupakan jaringan  Alas  Malang  dengan  karakteristik  kelas  1,  tidak memiliki  pelanggan  TM,  845  pelanggan  TR,  panjang  JTM  2 kms,  dan  beban  rata-rata  130A.  Selanjutnya  karakteristik tersebut  dimasukkan  ke  dalam  model  peluang  yang  telah diperoleh,  sehingga  diperoleh  nilai  peluang  dari  4  kategori masing-masing  adalah  0,0396,  0,2674,  0,2598,  dan  0,4333. Apabila jumlah peluang pertama hingga ketiga pada Tabel 10
lebih  dari  0,542,  maka  sebuah  jaringan  tersebut  diprediksi memiliki  kondisi  jaringan  kronis.  Kategori  4  adalah  kondisi yang  paling  mungkin  terjadi  untuk  jaringan  Alas  Malang, dengan  jumlah  peluang  0,5667.  Sehingga,  jaringan  Alas Malang diprediksi akan memiliki kondisi jaringan kronis.
Tabel 11. Prediksi Data Testing Kelompok 2 No. π 1 π 2 π 3 π 4 Prediksi 1 0,0396 0,2674 0,2598 0,4333 Kronis 2 0,0430 0,2908 0,2825 0,3837 Kronis 7 0,0426 0,2880 0,2798 0,3896 Kronis 8 0,0391 0,2639 0,2564 0,4406 Kronis 11 0,0430 0,2903 0,2820 0,3848 Kronis 12 0,0431 0,2913 0,2830 0,3826 Kronis 13 0,0420 0,2836 0,2756 0,3988 Kronis 14 0,0430 0,2905 0,2823 0,3842 Kronis 17 0,0432 0,2917 0,2834 0,3818 Kronis 18 0,0427 0,2888 0,2806 0,3879 Kronis 20 0,0430 0,2903 0,2820 0,3847 Kronis 21 0,0431 0,2909 0,2826 0,3834 Kronis 22 0,0430 0,2905 0,2822 0,3843 Kronis 23 0,0397 0,2682 0,2606 0,4315 Kronis 24 0,0427 0,2884 0,2802 0,3886 Kronis 25 0,0432 0,2918 0,2835 0,3815 Kronis 26 0,0419 0,2832 0,2752 0,3997 Kronis 27 0,0425 0,2869 0,2787 0,3919 Kronis 28 0,0431 0,2915 0,2832 0,3822 Kronis 29 0,0431 0,2913 0,2831 0,3825 Kronis 30 0,0431 0,2914 0,2832 0,3823 Kronis 31 0,0433 0,2925 0,2842 0,3799 Kronis 32 0,0431 0,2913 0,2830 0,3826 Kronis 34 0,0432 0,2919 0,2836 0,3812 Kronis 35 0,0429 0,2900 0,2818 0,3852 Kronis 36 0,0396 0,2677 0,2601 0,4326 Kronis

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengelompokan  dengan  analisis  klaster  K- Means diperoleh  kelompok  1  sebanyak  44  jaringan,  sedangkan kelompok 2 sebanyak 76 jaringan. Kelompok 1 memiliki rata- rata  yang  lebih  tinggi  daripada  kelompok  2  berdasarkan pelanggan TR, panjang JTM, dan beban rata-rata. Sedangkan kelompok  2  memiliki  rata-rata  jumlah  pelanggan  TM  lebih tinggi  daripada  kelompok  1.  Hasil  analisis  regresi  logistik ordinal, variabel pembeda antara kelompok 1 dan kelompok 2 adalah  panjang  JTM.  Saran  yang  diberikan  untuk  PT.  PLN Area  Surabaya  Selatan  adalah  lebih  memperhatikan  panjang JTM  sebagai  strategi  efisiensi  penanganan  ketika  ada gangguan.  Kelompok  1  menjadi  prioritas  utama  dan membutuhkan  anggaran  lebih  banyak  dibanding  kelompok  2 karena  memiliki  panjang  JTM  yang  lebih  panjang.  Saran untuk penelitian selanjutnya adalah perlu adanya penambahan variabel lain agar menghasilkan model yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  D.  Wahyuni, “ 13,1  Juta  Pelanggan  Listrik  Pra  Bayar  RI  Terbesar  di Dunia, Bisnis, ” 2014. .
[2]  Setiawan and D. Kusrini Endah, Ekonometrika . Yogyakarta: Andi, 2010.
[3]  R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern, Applied  Multivariate  Statistical Analysis , 6th ed. Pearson Education, Inc, 2007.
[4]  D.  Hosmer  and  S.  Lemeshow, Applied  Logistic  Regressi ,  2nd  ed.  New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[5]  A. Agresti, Categorical Data Analysis , 2nd ed. New York: John Wiley &
Sons, Inc, 2002.
[6]  PT. PLN. (Persero), “ Metode Pemeliharaan Trafo Distribusi berdasarkan Kaidah Manajemen Aset, ” 0017.E/DIR/2014, 2014.