## ANALISIS HUBUNGAN ANTARA PARAMETER METEOROLOGI DAN KONSUMSI ENERGI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA HDD

## Nabila Wafiqotul Azizah, Eva Yulia Puspaningrum, I Gede Susrama Mas Diyasa
Teknik Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya No. 1, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia igsusrama.if@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Listrik  menjadi  satu  diantara  elemen  yang  bersifat  krusial  dalam  kehidupan,  mengingat  sebagian  besar aktivitas manusia bergantung kepada listrik. Sehingga tidak heran, apabila listrik mengalami peningkatan yang pesat khususnya pada era globalisasi seperti saat ini. Peningkatan ini juga dipengaruhi oleh faktor meteorologi. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengetahui kecenderungan penggunaan listrik yang dipengaruhi oleh parameter meteorologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemakaian listrik pada kehidupan sehari-hari yang  dipengaruhi  oleh  faktor  meteorologi.  Pemilihan  faktor  ini  disebabkan  faktor  meteorologi  menjadi  faktor yang mempunyai keterikatan yang sangat erat dengan kehidupan manusia. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari BMKG dan PLN. Pada kesempatan kali ini, peneliti menggunakan CRISP-DM dan algoritma HDD. Metode CRISP-DM berguna untuk menggambarkan siklus data mining sehingga prosesnya bisa lebih teratur, sedangkan metode HDD berguna untuk mengetahui korelasi parameter meteorologi terhadap  konsumsi  listrik  pada  musim  kemarau.  Sejalan  dengan  itu,  penelitian  ini  menghasilkan  proyeksi konsumsi listrik selama periode 2023-2030 dengan menggunakan algoritma HDD, serta menghasilkan prediksi konsumsi  listrik  pada  bulan  Desember  2023.  Prediksi  tersebut  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  1,3%,  nilai tersebut menyatakan bahwa akurasi dari hasil relative tinggi.
Kata kunci :  Listrik, HDD, CRISP-DM, Parameter meteorology

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, teknologi mengalami perkembangan yang  begitu  pesat  sehingga  tidak  heran  apabila perusahaan  berlomba-lomba  dalam  menerapkan teknologi  guna  membantu  kelancaran  aktivitas keseharian perusahaan.   Hal ini disebabkan teknologi menjadi  bentuk  kontribusi  nyata  dalam  membantu aktivitas  manusia  (M.I.P  Nasution,  2008).  Seiring penerapan  teknologi  secara  massal,  kebutuhan  listrik dari  masa  ke  masa  mengalami  peningkatan. Peningkatan  kebutuhan  listrik  diperngaruhi  oleh beberapa  faktor  seperti  aktivitas  manusia  dan parameter meteorologi.
Parameter  meteorologi  merupakan  satu  diantara media  pengukuruan  yang  berfokus  kepada  gejala cuaca yang terjadi di dalam lapisan atmosfer (Bayong Tjasjono, 1999). Parameter meterologi yang digunakan untuk penelitian terdapat tiga elemen, yang terdiri  atas  suhu,  kelembapan,  dan  kecepatan  angin. Ketiga  elemen  ini  dipilih  disebabkan  elemen  ini  erat kaitannya  dengan  kehidupan  manusia.  Parameter meteorologi  juga  berfungsi  untuk  mengetahui konsumsi  listrik  berdasarkan  aspek  meteorologi  di suatu  wilayah,  sehingga  masyakat  bisa  mengetahui faktor  penyebab  peningkatan  konsumsi  listrik  yang disebabkan oleh faktor alam.
Sejalan dengan itu, terdapat penelitian terdahulu yang membahas prediksi konsumsi listrik berdasarkan suhu  dan  kelembapan  di  suatu  Kawasan.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Moon  Keun  Kim,  dkk  (2020) bertujuan untuk mengetahui konsumsi listrik berdasarkan  suhu  dan  kelembapan  di  suatu  Gedung
kampus. Penelitian ini menggunakan dua metode yang terdiri atas ANN dan linear regression. [1]
Penelitian kedua yang dilaksanakan oleh Ahmad Almuhtady  (2019)  menggunakan  metode  CDD  dan HDD dengan fungsi linear piecewise. CDD dan HDD berguna untuk mengukur jumlah derajat kenaikan suhu rata-rata  harian  di  atas  atau  di  bawah  nilai  ambang batas dalam periode tertentu. Penelitian ini menghasilkan  sensivitas  pada  konsumsi  listrik  di cuaca panas sebesar 11% serta berada di suhu 32,9 ℃, sedangkan  di  suhu  dingin  mengalami  senstivitas sebesar 16,4% pada suhu 4,7 ℃. [2]
Penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  I  Nyoman Kusuma Wardana (2020) penelitian ini berguna untuk memprediksi  pengeluaran  energi  listrik  di  salah  satu rumah  hunian  di  Amerika  Serikat.  Penelitian  ini menghasilkan  lookback  sebanyak  7  memiliki  kinerja paling  baik.  [3]  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lisa Susanti (2020) menggunakan metode ARIMA, ANN, dan ANFIS. Penelitian ini menghasilkan apabila suhu udara  meningkat  1°C,  maka  konsumsi  energi  listrik Kalimantan  Timur  secara  umum  meningkat  sebesar 9,851 MW. [4]
Penelitian  yang  dilaksankan  oleh  Hou  Yi-Ling (2014)  menggunakan  metode  HDD  dan  CDD  untuk memprediksi  pengeluaran  listrik  di  kota  Shanghai. Penelitian  ini  mengemukakan  bahwa  proyeksi  suhu rata-rata  untuk  tahun  2011–2050  menunjukkan peningkatan  CDD  dan  penurunan  HDD  secara signifikan. [5]
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya, maka penelitian  ini  berfokus  untuk  mengetahui  korelasi parameter  meteorologi  dengan  konsumsi  listrik.
Dalam mengetahui korelasi antara parameter meteorologi dengan  konsumsi listrik  maka penelitian ini  menggunakan  algoritma  HDD,  Algoritma  ini dipilih  karena  algoritma  ini  tidak  memiliki  masalah overfitting.  Selain  itu,  algoritma  HDD  merupakan pengukuran  yang  memanfaatkan  suhu  yang  tinggi pada sebuah lingkungan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Python
Python menjadi satu diantara bahasa pemrograman  yang  bersifat  open  source,  yang  mana bahasa  pemrograman  ini  dibuat  oleh  Guido  van Rossum  pada  tahun  1992.  Python  merupakan  bahasa pemrograman  yang  interpretatif,  berorientasi  objek dan  semantik  yang  dinamis  (Python  Software Foundation,  2016).  Python  termasuk  ke  dalam  jenis bahasa  pemrograman  yang high  level, sehingga sintaksnya  mudah  dipahami  oleh  orang  awam mengingat  bahasa  pemrograman  ini  seperti  bahasa inggris [6].
Python menjadi bahasa yang sering dipakai oleh programmer, hal ini disebabkan python memudahkan programmer  dalam  menyusun  kode  dan  melakukan debugging saat kode yang dijalankan mengalami error.

## 2.2. Power BI
Power BI termasuk produk Microsoft yang secara umum  digunakan  untuk  business  intelligence. Menurut [7], Power BI merupakan suatu aplikasi yang digunakan  untuk  pengolahan  data  dengan  cara visualisasi. Sejalan dengan itu, penggunaan Power BI di  beberapa  perusahaan  diharapkan  dapat  membantu para analis perusahaan dalam menyajikan laporan serta melakukan  prediksi  untuk  alur  bisnis  perusahaan untuk kedepannya

## 2.3. Energi Listrik
Energi  merupakan  suatu  kemampuan  yang  bisa menghasilkan  usaha.  Menurut  [8]  energi  merupakan suatu hal yang dibutuhkan oleh benda sehingga dapat melakukan  usaha.  Energi  mempunyai  banyak jenisnya, satu diantara jenis energi ialah energi listrik.
Energi  listrik  berasal  dari  berbagai  macam sumber daya alam. Seiring bertambahnya populasi di Indonesia,  kebutuhan  listrik  mengalami  peningkatan Mengingat  batubara  dan  gas  alam  yang  ada  di Indonesia kesediaannya juga menipis maka pemerintah  menanggulanginnya  dengan  membuat pembangkit  listrik  yang  berasal  dari  sumber  daya alternatif  seperti  PLTA.  PLTA  merupakan  satu diantara  energi  terbarukan  yang  diperoleh  dari pengubahan energi hidrolik yang ada pada air menjadi energi mekanik dan listrik.

## 2.4. Parameter Meteorologi
Parameter  meteorologi  merupakan  suatu  media pengukuran yang melibatkan kondisi cuaca pada area tertentu.  Menurut  [9]  meteorologi  merupakan  suatu
ilmu yang mempelajari permasalahan di atmosfer yang digunakan untuk perkiraan cuaca.
Parameter  meteorologi  mempunyai  berbagai macam  jenis.  Setiap  jenis  bisa  dijadikan  tolak  ukur kondisi cuaca dan pendeteksi bencana. Selain itu, pada penelitian ini, parameter meteorologi yang digunakan terdapat  tiga  jenis.  Berikut  ketiga  jenis  parameter meterologi yang digunakan:
a. Suhu. Suhu  menjadi  satu  diantara  elemen parameter  meteorologi  yang  mempunyai  peran krusial  dalam  prakiran  cuaca.  Hal  ini  disebabkan suhu bisa dirasakan secara langsung oleh manusia. Parameter  meteorologi  yang  menggunakan  suhu digunakan suhu udara  maksimum dan suhu udara minimum untuk evaluasi bahaya yang memungkinkan  akan  terjadi  pada  rentang  waktu tertentu.
b. Kelembapan. Kelembapan  menjadi  satu  diantara jenis parameter meteorologi yang mempunyai dua macam  jenis,  berupa  kelembapan  mutlak  dan kelembapan relatif. Kelembapan mutlak merupakan  satu  diantara  jenis  kelembapan  yang menunjukkan jumlah uap air di udara. Kelembapan relatif merupakan kelembapan yang menunjukkan persentase  perbandingan  jumlah  uap  air  di  udara dengan jumlah air maksimum yang terkandung di udara.
c. Kecepatan  Angin. Kecepatan  angin  menjadi parameter  meteorologi  yang  sering  dijumpai  di lingkungan masyarakat khususnya di musim hujan. Kecepatan angin dipengaruhi oleh letak geografis dari suatu daerah. Hal ini dapat dilihat dari hukum Buys  Ballot  yang  menyatakan  bahwa  “angin bergerak  dari  tempat  yang  mempunyai  tekanan tinggi  ke  tempat  yang  mempunyai  tekanan  yang rendah.”

## 2.5. CRISP-DM
CRISP-DM  adalah  satu  diantara  metode  yang menggunakan pemodelan sebagai proses pengembangan  data  dalam  pemecahan  masalah [10]. Sejalan  dengan  itu,  CRISP-DM  mempunyai berbagai  tahapan  penyusunnya,  seperti  yang  tersaji pada Gambar 1
Gambar 1. Tahap CRISP DM
Berdasarkan  gambar  1  dapat  diperoleh  informasi yang  menyatakan  bahwa CRISP-DM  mempunyai enam  tahapan,  yakni  business  understanding,  data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Setiap tahapan mempunyai fungsi tersendiri.
a. Business Understanding Bussiness  understanding  merupakan  satu  diantara tahap  yang  ada  di  CRISP-DM,  tahap  ini  bertujuan untuk memahami kebutuhan dan sudut pandang suatu bisnis,  pemahaman  itu  akan  diidentifikasi  masalah yang  terjadi  di  sebuah  perusahaan  sehingga  strategi bisnis daapat dicapai pada data mining [11].
Menurut Chapman (2000), business understanding menjadi bagian pada CRISP-DM yang cukup krusial, mengingat  tahap  ini  membutuhkan  pengetahuan  dari objek  bisnis  seperti  mendapatkan  data,  mencocokan tujuan  pemodelan  dengan  tujuan  bisnis  sehingga model yang dibangun menjadi model terbaik [12].
b. Data Understanding Data  yang  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut berasal dari dataset suhu, kelembapan, dan kecepatan angin yang diperoleh dari BMKG serta dataset listrik yang diperoleh dari PLN
Sejalan  dengan  itu,  dataset  yang  digunakan berasal dari himpunan dataset lainnya, yakni:
 df1.xlsx
 Dataset  parameter  meteorologi  yang  berisi suhu, kelembapan, dan kecepatan angin.
 Data Statis untuk seluruh aplikasi dimana satu baris mewakili satu parameter meteorologi
 df2.xlsx
 Dataset yang berisi listrik harian
 Tabel  punya  satu  baris  per  bulan  untuk riwayat pengeluaran energi listrik.
c. Data Preparation Tahap  ini  berfungsi  untuk  mengolah  data  yang masih  mentah  menjadi  data  yang  sudah  siap digunakan. Terdapat beberapa tahapan dari tahap ini:
 Data  Selection  merupakan  tahapan  yang digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  memilih fitur atau kolom mana saja digunakan.
 Data  Preprocessing  menjadi  tahapan  yang diterapkan setelah memilih fitur.
 Data Transforming menjadi tahapan yang berupa pemodelan  data  mining,  yang  mana  pemodelan ini  akan  bekerja  dengan  baik  jika  data  yang berbentuk angka
d. Modelling
Modelling  merupakan  sebuah  algoritma  yang mempresentasikan  perhitungan  matematika  ke  dalam bahasa pemrograman. Pada penelitian ini, model yang digunakan menggunakan algoritma HDD.
 HDD Heating  degree  day (HDD)  merupakan  satu diantara  jenis  pengukuran  yang  memanfaatkan suhu yang tinggi pada sebuah lingkungan. Secara umum,  HDD  digunakan  untuk  mengukur permintaan suatu energi yang dibutuhkan dalam memanaskan suatu bangunan [13].
Seperti halnya  svm  yang  mempunyai  formula penyusun,  HDD  juga  mempunyai  formula penyusun. Berikut formula dari HDD:
HDD = ∑ (𝑻 𝑴 𝒊=𝒊 base – T i )   (T i ≤  T base )
Berdasarkan  formula  tersebut,  dapat  diperoleh informasi yang menyatakan bahwa M melambangkan  jumlah  hari  dalam  sebulan,  T i melambangkan suhu rata-rata harian, sedangkan T base melambangkan suhu dasar.
e. Evaluation
Tahap  ini  berfungsi  utnuk  menginterpretasikan hasil  pemodelan  data  mining  yang  digunakan. Evaluasi  model  dilakukan  dengan  empat  metode, yakni  Confusion  Matrix,  RMSE,  MSE,  dan  MAPE [14]:
 Confusion  matrix  merupakan  satu  diantara metode  yang  mempresentasikan  hasil  melalui tabel Tabel ini berisi perhitungan akurasi, recall, precision, dan error.
 Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  merupakan satu  diantara  metode  evaluasi  suatu  model berdasarkan nilai error pada hasil estimasi.
 Mean  Square  Error  (MSE)  merupakan  satu diantara  jenis  metode  evaluasi  suatu  model berdasarkan  rata-rata  nilai  error  antara  nilai aktual dengan nilai prediksi.
 Mean Absolute Percent Error (MAPE) merupakan  metode  perhitungan  evaluasi  model berdasarkan  rata-rata  diferensiasi  absolut  antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
f. Deployment
Deployment  merupakan  satu  diantara  metode CRISP-DM  yang  berupa  penyusunan  laporan  atau presentasi  dari  modelling  serta  evaluation  pada  data Mining  [15].  Hasil  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan keputusan yang tepat dalam mengidentifikasi  dan  memprediksi  terhadap  semua aspek  parameter  meteorologi  pada  peningkatan pengeluaran listrik
3. METODE PENELITIAN
3.1. Data Akuisisi
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang bersifat open  data yang  diperoleh  dari  instansi pemerintahan seperti BMKG dan PLN.  Pada Tabel 1 adalah dataset yang berasal dari BMKG.
Tabel 1. Dataset BMKG tgl_data kelembapan kec_angin suhu 2023-04-01 07:00:00 75.56 1575 25.28 2023-04-01 14:00:00 92.9 0.545 22.4 2023-04-01 15:00:00 93.2 0.364 22.03 2023-04-01 16:00:00 94 0.641 22.05 2023-04-01 17:00:00 94.2 0.012 21.89
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  diperoleh  informasi yang  menyatakan  setiap  parameter  meteorologi mempunyai nilai yang berbeda meskipun tanggal nya mempunyai  kesamaan.  Sedangkan,  dataset  yang diperoleh  dari  instansi  PLN  berisi  tanggal  data  dan pengeluaran listrik setiap harinya. Pada Tabel 2 adalah dataset yang berasal dari PLN.
Tabel 2. Dataset dari PLN
tgl_data listrik 2023-04-01 07:00:00 28.298 2023-04-01 14:00:00 33.227 2023-04-01 15:00:00 25.846 2023-04-01 16:00:00 38.458 2023-04-01 17:00:00 39.574
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  diperoleh  informasi yang  menyatakan  bahwa  setiap  jam  konsumsi  listrik yang dihasilkan berbeda-beda.

## 3.2. CRISP-DM
Pada tahap ini dilakukan berbagai macam proses. Setiap  proses  dilakukan  secara  sistematis,  agar prediksi  dan  korelasi  yang  dihasilkan  mempunyai akurasi yang tinggi.
a. Preprocessing
Pada tahap ini  dilakukan berbagai  macam proses, setiap  proses  mempunyai  fungsi  tersendiri  [16]. Sejalan dengan itu, tahap ini mempunyai tiga tahapan yang terdiri atas:
 Data Cleaning Pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  semua kolom  yang  berada  di  df1  dan  df2  dengan menggunakan fungsi dropna.
 Data Selection Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  data  yang digunakan  untuk  training  dan  testing  berupa training  sebesar  80%  dan  testingnya  sebesar 20%.
 Data Transformation Pada  tahap  ini  dilakukan  penggabungan  data dengan menggunakan merge data, dengan tujuan untuk percepatan prediksi dengan menggunakan svm serta percepatan perhitungn HDD dan CDD.
b. Modelling Pada  tahap  ini,  data  akan  diproses  dengan menggunakan  algoritma  HDD  Penggunaan  dua algoritma  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  prediksi beserta  model  yang  optimal.  Berikut  ini  pemodelan menggunakan algoritma HDD.
 HDD Heating  degree  day (HDD)  merupakan  satu diantara  jenis  pengukuran  yang  memanfaatkan suhu yang tinggi pada sebuah lingkungan.
Gambar 2.  Algoritma HDD\
Berdasarkan gambar 2, dapat diperoleh informasi yang  menyatakan  bahwa, T base ditetapkan  23 derajat celcius, hal ini disebabkan suhu 23 derajat celcius,  konsumsi  listrik  meningkat  mengingat alat pendingin mulai digunakan.
c. Evaluation
 Penelitian ini memperoleh nilai RMSE sebesar 11.30.  Nilai  tersebut  menyatakan  bahwa akurasi model yang dihasilkan sudah baik, hal ini  disebabkan  nilai  yang  dihasilkan  relative kecil.
 Penelitian  ini  memperoleh  nilai  mape  yang dihasilkan  untuk  prediksi  bulan  Desember berupa  1.28.  Nilai  tersebut  menyataka  bahwa nilai  prediksi  yang  dihasilkan  mempunyai akurasi yang tinggi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Konsumsi  Listrik  berdasarkan  Suhu  pada Hari Kerja dan Akhir Pekan
Tagihan  listrik  yang  mengalami  peningkatan disebabkan oleh berbagai macam faktor, satu diantara faktor itu berupa suhu. Oleh karena itu, penelitian ini memaparkan insight terkait konsumsi listrik pada hari kerja  dan  akhir  pekan  berdasarkan  suhu.  Insight  ini bertujuan  untuk  membandingkan  konsumsi  listrik yang disebabkan oleh suhu pada hari akhir pekan dan hari kerja agar bisa diketahui penggunaan listrik yang lebih  dominan  terjadi  pada  hari  kerja  atau  hari  akhir pekan.
Gambar 4. Konsumsi Listrik pada Hari Kerja Berdasarkan Suhu
Berdasarkan gambar 4, diperoleh informasi yang menyatakan  bahwa  konsumsi  listrik  pada  hari  kerja mengalami  peningkatan  yang  signifikan  ketika  suhu nya  berada  di  atas  23℃.    Namun,  konsumsi  listrik mengalami  mulai  mengalami  penurunan  pada  suhu 28℃.
Gambar 5. Konsumsi Listrik pada Hari Akhir Pekan Berdasarkan Suhu
Berdasarkan gambar 5, dapat diperoleh informasi yang menyatakan bahwa, penggunaan listrik mengalami peningkatan pada suhu 18 ℃. Akan tetapi listrik mengalami penurunan pada suhu 30℃.

## 4.2. Konsumsi  Listrik  berdasarkan  Kelembapan pada Hari Kerja dan Hari Akhir Pekan
Pada era globalisasi seperti saat ini, penggunaan listrik semakin meningkat dari masa ke masa, namun tidak semua masyarakat mengetahui bahwa peningkatan listrik juga disebabkan oleh faktor alam. Satu diantara faktor alam itu berupa kelembapan.
Pada penelitian ini memaparkan beberapa insight terkait konsumsi listrik pada hari kerja dan akhir pekan berdasarkan  kelembapan.  Insight  ini  bertujuan  untuk membandingkan  konsumsi  listrik  yang  disebabkan pada hari akhir pekan dan hari kerja yang disebabkan oleh kelembapan sehingga masyarakat bisa mengetahui  konsumsi  listrik  yang  lebih  dominan terjadi pada hari kerja atau hari akhir pekan.
Gambar 6. Konsumsi Listrik pada Hari Kerja Berdasarkan Kelembapan
Berdasarkan gambar 6, dapat diperoeh informasi yang  menyatakan  bahwa  konsumsi  pada  hari  kerja mulai  mengalami  peningkatan  pada  daerah  yang mengandung kadar kelembapan 70.
Gambar 7. Konsumsi Listrik pada Hari Akhir Pekan Berdasarkan Kelembapan
Berdasarkan gambar 7, dapat diperoleh informasi yang  menyatakan  bahwa  konsumsi  listrik  pada  akhir pekan  mengalami  peningkatan  pada  daerah  yang mempunyai kadar kelembapan 60.

## 4.3. Konsumsi  Listrik  berdasarkan  Kecepatan
Angin pada Hari Kerja dan Hari Akhir Pekan Peningkatan konsumsi listrik pada era digitalisasi seperti  saat  ini  akan  terus  berkelanjutan,  mengingat pemenuhan kebutuhan makhluk hidup sebagian besar menggunakan listrik. Namun, penggunaan listrik juga bisa disebabkan oleh faktor alam. Satu diantara faktor alam itu berupa kecepatan angin.
Oleh karena itu, penelitian ini akan memaparkan beberapa  insight  terkait  konsumsi  listrik  pada  hari kerja  dan  akhir  pekan  berdasarkan  kecepatan  angin. Insight ini bertujuan untuk membandingkan konsumsi listrik yang disebabkan pada hari akhir pekan dan hari kerja yang disebabkan oleh kecepatan angin sehingga masyarakat  bisa  mengetahui  konsumsi  listrik  yang lebih  dominan  terjadi  pada  hari  kerja  atau  hari  akhir pekan.
Gambar 8. Konsumsi Listrik pada Hari Kerja Berdasarkan Kecepatan Angin
Berdasarkan gambar 8, dapat diperoleh informasi yang  menyatakan  bahwa  konsumsi  listrik  akan mengalami  peningkatan  apabila  nilai  kecepatan anginnya kecil seperti keepatan anginnya berada pada range  nilai  0-1.  Hal  ini  disebabkan,  semakin  kecil kecepatan angin pada suat daerah, maka semakin besar konsumsi listrik, begitupun sebaliknya.
Gambar 9. Konsumsi Listrik pada Hari Akhir Pekan Berdasarkan Kecepatan Angin
Berdasarkan gambar 9, diperoleh informasi yang menyatakan bahwa listrik pada hari akhir pekan lebih banyak  digunakan  apabila  kecepatan  angin  berada pada range 0-1, sedangkan pada range diatas 1, listrik jarang  digunakan  oleh  manusia.  Hal  ini  disebabkan semakin  tinggi  nilai  kecepatan  angin  maka  semakin kecil  konsumsi  listrik  yang  dihasilkan,  begitupun sebaliknya.

## 4.4. Proyeksi  HDD  dan  CDD  dari  2023  sampai 2030
HDD dan CDD menjadi satu diantara parameter yang  digunakan  ntuk  mengetahui  konsumsi  listrik pada  satu  daerah  berdasarkan  suhu.  Secara  umum, parameter HDD diterapkan pada suhu yang tinggi atau kemarau, sedangkan CDD diterapkan pada suhu yang rendah atau pada musim hujan. Penerapan ini didasari atas  T base yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Sejalan dengan itu, penelitian ini akan memprediksi HDD dan CDD    mulai  dari  tahun  2023  sampai  2030  dengan visualisasi berupa time series.
Gambar 10. Time Series HDD dan CDD
Berdasarkan  gambar  10,  dapat  diperoleh informasi yang menyatakan bahwa proyeksi CDD dan HDD dari tahun 2023 sampai 2030 menghasilkan tren peningkatan.  Untuk  tren  peningkatan  CDD  berkisar 6,27  ℃  tiap  tahunnya,  Sedangkan  untuk  tren peningkatan HDD tiap tahunnya berkisar 14,4 ℃ per tahun.

## 4.5. Prediksi  Konsumsi  Listrik  pada  Bulan Desember 2023
Konsumsi  listrik  mengalami  peningkatan  dari masa  ke  masa,  peningkatan  ini  disebabkan  oleh beberapa  faktor.  Satu  diantara  faktor  itu  berupa parameter meteorologi. Pada penelitian ini menggunakan  dataset  konsumsi  listrik  berdasarkan parameter  meteorologi  dari  April  sampai  November, sehingga pada bulan Desember dilaksanakan prediksi konsumsi listrik berdasarkan parameter meteorologi.
Tabel 3. Prediksi Bulan Desember 2023
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  diperoleh  informasi yang  menyatakan  bahwa  prediksi  konsumsi  listrik berdasarkan  parameter  meteorologi  pada  bulan Desember  diperoleh  dari  perhitungan  rata-rata  dan standar  deviasi  dari  bulan  sebelumnya  yang  mana hasilnya akan diproses dengan menggunakan svm.
Pada  hasil  prediksi  konsumsi  listrik  dengan menggunakan  parameter  meteorologi  menghasilkan nilai  MAPE  1.3.  Nilai  tersebut  menunjukkan  akurasi yang  tinggi,  mengingat  rata-rata  kesalahan  relatif antara prediksi dan nilai aktual hanya sebesar 1,3%.
Sejalan  dengan  itu,  konsumsi  listrik  pada  bulan Desember pada tiap harinya rata-rata sebesa 25 Watt. Konsumsi  ini  bergantung  pada  nilai  parameter meteorologi,  sehingga  semakin  besar  nilai  dari parameter meteorologi maka semakin besar konsumsi listrik.
tgl_data kelembapan  suhu  kec_angin  listrik
2023-12-01 84.35 17.38 56.62 26.76 2023-12-02 79.76 19.67 1784.31 27.99 2023-12-03 80.28 21.9 694.74 26.45 2023-12-04 77.73 14.44 1249.54 25.75
4.6. Dashboard
Deployment  tren  menggunakan  dashboard sebagai  media penyajian  informasi  yang  terkait konsumsi  listrik  terhadap  parameter  meteorologi dengan jangka waktu tertentu.
Gambar 10. Visualisasi dengan Power BI
Berdasarkan  gambar  10,  dapat  diperoleh informasi yang menyatakan bahwa beberapa pernyataan  yang  berguna  untuk  masyarakat  maupn instansi  pemerintahan.  Berikut  beberapa  pernyataan tersebut:
a. Sebuah  wilayah  yang  mempunyai  kelembapan yang  tinggi,  seperti  di  dataran  tinggi  cenderung pengeluaran  listriknya  meningkat.  Akan  tetapi, wilayah dataran rendah yang mempunyai kelembapan  yang  rendah  tidak  mengalami pengeluaran listrik akibat parameter meteorologi
b. Sebuah wilayah yang mempunyai kecepatan angin yang  sedikit  lebih  banyak  memakai  listrik, sehingga  pengeluaran  listrik  meningkat.  Akan tetapi,  pada  penelitian  ini  kecepatan  angin  tidak mempengaruhi peningkatan pengeluaran listrik.
c. Sebuah  wilayah  dengan  suhu  yang  tinggi cenderung memakai listrik lebih banyak, sehingga pengeluaran  listriknya  meningkat.  Akan  tetapi, wilayah dengan suhu yang rendah, memakai listrik lebih sedikit, sehingga pengeluaran listriknya lebih sedikit.
d. Pada  bulan  April  sampai  November  2023, pengeluaran  listrik  yang  disebabkan  parameter meteorologi cenderung fluktuatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sebelumnya,  dapat diperoleh kesimpulan yang bisa diambil dari penelitian yang  berjudul  Analisis  Kecenderungan  Parameter Meteorologi  terhadap  Penggunaan  Energi  Listrik dengan Menggunakan SVM, HDD, dan CDD sebagai berikut: Semakin besar kelembapan pada suatu daerah maka semakin rendah konsumsi lisrik yang dihasilkan, namun  semakin  tinggi  konsumsi  listrik  yang dihasilkan  maka  semakin  rendah  kelembapan  pada suatu daerah. Pengaruh suhu terhadap konsumsi listrik tidak begitu besar, seperti pada bulan April suhu yang tinggi tidak menyebabkan konsumsi listrik yang tinggi juga,  serta  pada  bulan  Oktober  dan  November  juga demikian,  suhu  yang  rendah  tidak  menyebabkan konsumsi  listrik  yang  rendah,  bahkan  tidak  lebih rendah  dari  bulan  April.  Kecepatan  angin  tidak mempengaruhi  besarnya  konsumsi  listrik  yang dihasilkan, mengingat pada penelitian ini menunjukkan konsumsi listrik tidak dipengaruhi oleh besar atau kecilnya  kecepatan angin.  Pada dashboard menyatakan bahwa konsumsi listrik yang  disebabkan parameter meteorology cenderung fluktuatif, mengingat  tidak  semua  parameter  meteorologi mempunyai  pengaruh  pada  konsumsi  listrik,  serta konsumsi  listrik  juga  dipengaruhi  oleh  kondisi wilayah.  Proyeksi  CDD  dan  HDD  dari  tahun  2023 sampai  2030  menghasilkan  tren  peningkatan.  Untuk tren peningkatan CDD berkisar 6,27 ℃ tiap tahunnya, Sedangkan untuk tren peningkatan HDD tiap tahunnya berkisar 14,4 ℃ per tahun.Konsumsi listrik pada hari kerja lebih banyak dibandingkan konsumsi listrik pada hari akhir pekan. Hasil prediksi konsumsi listrik pada bulan  Desember  dengan  menggunakan  parameter meteorologi  menghasilkan  nilai  MAPE  1.3.  nilai tersebut  mempunyai  akurasi  yang  tinggi,  mengingat semakin kecil nilai suatu MAPE maka semakin tinggi akurasinya, begitupun sebaliknya.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan  sebelumnya,  peneliti  ingin  mengajukan beberapa  saran.  Berikut  saran  untuk  penelitian sebelumnya:  Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperdalam  pengaruh  yang  relative  besar  terhadap konsumsi  listrik  berdasarkan  parameter  meteorologi. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan tren konsumsi listrik akibat parameter meteorologi. Penelitian selanutnya diharapkan  dapat  menggunakan  algoritma  yang mempunyai  akurasi  lebih  baik,  seperti  Xgboost  atau ANN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.-S. K. J. S. Moon Keun Kima, "Predictions of electricity  consumption  in  a  campus  building using occupant," Sustainable Cities and Society, pp. 1-12, 2020.
[2] A.  A.  M.  A.  W.  A.-K.  &.  I.  A.-H.  Ahmad Almuhtady,  "Investigation  of  the  trends  of electricity demands in Jordan and its susceptibility  to  the  ambient  air  temperature towards  sustainable  electricity  generation," Energy,  Sustainability  and  Society, pp.  2-18, 2019
[3] N. J., I. K. A. A. A. I Nyoman Kusuma Wardana, "Prediksi  Penggunaan  Energi  Listrik  pada Rumah Hunian Menggunakan Long Short-Term Memory," TIERS  Information  Technology Journal, pp. 1-11, 2020
[4] P.  H.  W.  Lisa  Susanti,  "Peramalan  Suhu  Udara Dan  Dampaknya  Terhadap  Konsumsi  Energi Listrik  di  Kalimantan  Timur," BAREKENG: Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan, pp.  397- 410, 2020
[5] M. H.-Z. D. G.-T. S. J. Hou Yi-Ling, "Influences of  Urban  Temperature  on  the  Electricity Consumption of Shanghai," Advances in Climate Change Research, vol. 5, no. 2, pp. 74-80, 2014
[6] P. A. Riyantoko, I. G. S. Mas Diyasa, “FQAM” Feyn-QLattice  Automation  Modelling:  Python Module  of  Machine  Learning  for  Data Classification in Water Potability”, International Conference  on  Informatics,  Multimedia,  Cyber and Information System (ICIMCIS, pp. 135-141, 2021
[7] N. Purwati, Data Warehouse, Bandar Lampung: Darmajaya (DJ ) Press, 2018
[8] T.  T.  Sulaiman,  "Kebutuhan  Energi  Pada Pembuatan Papan Partikel Dari Tandan Kosong Kelapa Sawit, Serbuk Kulit Pinus Dan  Akasia," Rang Teknik Journal, vol. 2, pp. 297-303, 2019
[9] BMKG, Pengelolaan Permasalahan Pada Satuan Kerja  Di  Lingkungan  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  Dan  Geofisika,"  In RAKORNAS BMKG , Jakarta, 2016
[10] C. Schroer, F. Kruse, J.M. Gomez, "A Systematic Literature  Review  on  Applying  CRISP-DM Process  Model",  ScienceDirect,  pp.526-534, 2021
[11] Y.Yudiana,  A.Y.  Agustina,  N.  Khofifah, "Prediksi Customer Churn Menggunakan Metode CRISP-DM Pada Industri Telekomunikasi Sebagai Implementasi
Mempertahankan Pelanggan", IJIEB: Indonesian Journal  of  Islamic  Economics  and  Business, Vol.8, pp. 1-20, 2023
[12] BINUS,  "Cross-Industry  Standard  Process  for Data Mining (CRISP-DM)," 18 September 2020. [Online]. Available: https://mmsi.binus.ac.id/2020/09/18/cross- industry-standard-process-for-data-mining- crisp-dm/. [Accessed 9 May 2024]
[13] MRCC,  "CliMate  -  Degree  Days  Description," [Online]. Available: https://mrcc.purdue.edu/CLIMATE/Station/Dail y/degreeday_description.html. [Accessed 9 May 2024].
[14] C.K.  Enders,  "Applied  Missing  Data  Analysis", Second Edition, Guilford Publication, 2022
[15] K  M.  Hindrayani,  I  G  S  Mas  Diyasa,  P.  A. Riyantoko,  T.  M.  Fahrudin,  “Studi  Literatur Mengenai  Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan Machine  Learning”,  Jurnal  Prosiding  Seminar Nasional  Informatika  Bela  Negara,  pp.  71-75, 2020
[16] IG.  S.  Masdiyasa,  IDG  Hari  Wisana,  IK  Eddy Purnama,  M  Hery  Purnomo,  “Modified background  subtraction  statistic  models  for improvement  detection  and  counting  of  active spermatozoa motility”, Jurnal Lontar Komput. J.
Ilm. Teknol. Inf, pp. 8-15, 2020