## PREDIKSI TAGIHAN LISTRIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED EXPONENTIAL MOVING AVERAGE (WEMA)
Susan Sutialisna, Puspita Nurul Sabrina, Herdi Ashaury Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Cimahi Selatan, Cimahi, Jawa Barat 40531, Indonesia susansutialisna19@if.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Pembayaran  tagihan  listrik  adalah  komponen  penting  dalam  anggaran  rumah  tangga  yang  membutuhkan perhatian  khusus.  Kepentingan  pembayaran  listrik  ini  sangat  diperhatikan  oleh  individu  dan  keluarga  karena penggunaan  listrik  di  rumah  bervariasi  sesuai  dengan  kebutuhan  harian.  Oleh  karena  itu,  setiap  tagihan  listrik dapat berbeda, tergantung pada konsumsi masing-masing rumah tangga. Fluktuasi biaya listrik yang terjadi, baik naik  maupun  turun,  menjadi  perhatian  utama  dalam  pengelolaan  keuangan  setiap  warga.  Maka,  mereka  perlu mengetahui  cara  memprediksi  besaran  tagihan  listrik  yang  akan  datang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  metode prediksi pembayaran tagihan  listrik pada tagihan  berikutnya  menggunakan Weighted Exponential Moving Average (WEMA). Hasil penelitian dengan data latih 2021 menunjukkan hasil prediksi yang baik dengan menggunakan nilai span 2 pada metode WEMA, dengan rata-rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) di bawah 5,00% sebagai  nilai tren. Pada pengujian data tahun 2022 dengan penggunaan nilai  span 2, rata-rata  MAPE  yang  diperoleh  adalah  sebesar  3,00%.  Hasil  yang  cukup  memuaskan  juga  diperoleh  dengan penggunaan nilai span lain, seperti span 3, 4, 5, 6, 7, 9, dan 12, namun efektif hanya untuk beberapa warga tertentu, dengan rata-rata MAPE berkisar antara 0,00% hingga 2,23%.
Kata kunci: listrik, mape, prediksi, tagihan, warga, wema.

## 1. PENDAHULUAN
Listrik merupakan  salah  satu  hal yang diperhatikan  oleh  masyarakat  dalam  penggunaannya, karena  kebutuhan  listrik  digunakan  dalam  berbagai aktivitas  yang  terkait  dalam  kehidupan  masyarakat. Terkadang  seseorang  melakukan  penghematan  listrik supaya  biaya  listrik  tidak  mahal,  seperti  masyarakat yang  melakukan  penghematan  listrik  di  rumahnya. Sedangkan  dalam  perusahaan,  pendidikan  dan  bisnis yang  sudah  ditetapkan  penggunaan  listriknya  tidak akan  bisa  melakukan  penghematan  listrik  karena pemakaian listriknya ditujukan untuk orang lain yang berhak  menerimanya[2]. Ketidakpastian  pembayaran listrik membuat anggaran listrik tidak bisa ditentukan. Besar kecilnya penggunaan listrik beserta perubahannya  tergantung  pada  kebutuhan  para pelanggan  akan  tenaga  listrik[3]. Warga  biasanya menggunakan  listrik  terlebih  dahulu  kemudian membayar  tagihannya  pada  bulan  depan[4]. Karena pembayaran  listrik  warga  biasanya  dilakukan  per bulan dalam pembayarannya, seperti yang terjadi pada cabang  Kantor  Pos  Kecamatan  Margaasih.  Sebanyak kurang  lebih  106  warga  atau  rumah  yang  melakukan pembayaran  per  bulan  di  Kantor  Pos  cabang Margaasih. Kemudian untuk lebih meyakinkan bahwa data  pembayaran  warga  merupakan  data  yang mengalami  kebingungan  terhadap  tagihan  disetiap bulannya,  peneliti  melalukan  penyebaran  kuesoner untuk mengetahui bahwa tagihan listrik warga terdapat keluhan dari warga itu sendiri. Dengan hasil kuesoner yaitu terdapat warga yang memang memiliki keluhan terhadap tagihan listrik yaitu 26,1% sangat stabil, 4,3% stabil,  47,8%  kurang  stabil,  17,4%  tidak  stabil,  dan 4,3% sangat tidak stabil.
Ingin  mengetahui  pembayaran  tagihan  listrik memang  hanya  dapat  dilakukan  pada  saat  kita  akan membayarnya  di  hari  yang  sudah  ditentukan  pada bukti  pembayaran  listrik  pada  bulan  sebelumnya, warga  harus  datang  ke  kantor  pos  dan  menanyakan pembayaran  listrik  kemudian  membayarnya.  Saat mendapatkan tagihan listrik yang menurun dari bulan sebelumnya  pasti  akan  membuat  senang,  tetapi  bila mendapatkan  tagihan  listrik  yang  naik  dari  bulan sebelumnya akan membuat kaget beberapa masyarakat seperti yang memiliki ekonomi yang kurang. Bisa saja masyarakat melakukan perkiraan biaya tagihan listrik yang akan datang, tetapi perkiraan tersebut tidak akan menghasilkan  apa  yang  diharapkan,  perkiraan  itu hanya  bergantung  pada  keberuntungan  saja  sehingga tidak bisa dijadikan solusi terbaik[5]. Pada penelitian sebelumnya yaitu Prediksi pembayaran tagihan listrik menggunakan model Artificial Neural Network , Oleh Miftahur Rahman. Dalam penelitiannya terhadap data pembayaran tagihan listrik di Pesantren Sukorejo Jawa Timur  pada  Januari  2011  s.d.  Desember  2016, menghasilkan  nilai  RMSE  yang  rendah  dengan  nilai 0,090  pada  parameter  ANN  terbaik.  Dan  yang dilakukan  oleh  Sherly  Florencia  dkk.  Melakukan Prediksi  Kedatangan  Turis  menggunakan  Algoritma Weighted  exponential  moving  average dengan  hasil rata  - rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada  data arrival terendah  dengan  span  2  sebesar 3,28%,  data tourism  expenditure  in  the  country mendapatkan  hasil  yang  terendah  yaitu  3,99%,  data departure yaitu  3,63%,  dan  pada  data tourism expenditure in other countries sebesar 4,07%[6].
Maka  pada  penelitian  ini  akan  melakukan prediksi  tingkat  akurat  pembayaran  tagihan  listrik,
yang  bisa  menjadikan  acuan  oleh  masyarakat  dalam melakukan  pembayaran  tagihan  listrik  pada  bulan selanjutnya  sebelum  tagihan  pembayaran  muncul. Data  pembayaran  listrik  pada  Kantor  Pos  di  cabang Margaasih  yang  memiliki  kurang  lebih  106  warga yang melakukan pembayaran, akan mengetahui berapa pembayaran  tagihan  listrik  pada  bulan  berikutnya dengan hasil prediksi yang dilakukan dalam penelitian ini. Data pembayaran listrik dari 106 warga dari bulan –  bulan  sebelumnya  akan  dijadikan  data  pengujian yang  bisa  memprediksi  pembayaran  tagihan  listrik. Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Weighted exponential  moving  average (WEMA). Maka  dari  itu,  bagaimana  prediksi  menggunakan metode Weighted  exponential  moving  average (WEMA)  pada  tagihan  listrik,  dan  bagaimana  Span yang menghasilkan nilai error paling kecil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  Tinjauan  Pustaka  ini  untuk  memahami permasalahan  penelitian  diperlukan  menganalisis permasalahan yang ada dengan menjelaskan teori yang dapat  membantu  dalam  proses  pemecahan  masalah yang  didapat  pada  jurnal  yang  terkait  dalam pengerjaan proposal tugas akhir.

## 2.1. Data mining
Data mining adalah penggabungan dari beberapa ilmu  komputer  yang  menjelaskan  mengenai  proses penemuan terhadap pola yang baru dari perkumpulan data  yang  besar,  yang  beberapa  metode  yang merupakan bagian dari Artificial Intelligence, machine learning, statistics, dan database systems . Berdasarkan pengertian umum pada data mining diatas maka data  mining merupakan  pencarian  data  dengan menggunakan  metode  yang  sesuai  yang  bisa menentukan  sebuah  data  dari  data  yang  sangat  besar yang  bisa  memberikan  informasi  baru  yang  dapat dimanfaatkan. Data mining merupakan sebuah metode dalam menemukan sebuah informasi yang tersembunyi  dalam  sebuah database dan  bagian  dari sebuah  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) untuk menemukan sebuah informasi dan pola- pola yang berfaedah di dalam data[7].
2.2. Metode Weighted exponential moving average (WEMA)
Weighted exponential moving average (WEMA) adalah suatu ancangan  baru terhadap analisa teknikal data dalam deret waktu yang  menghubungkan aturan perhitungan  faktor  bobot  pada  metode  WMA ( Exponential moving average ) dan EMA ( Exponential moving  average ).  Dalam  ancangan  WEMA  ini,  hal yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  penggunaan formula perhitungan bobot WMA, yaitu sum of digits, yakni  untuk  mendapatkan  sebuah  nilai  prediksi  baru untuk  suatu  data  tertentu  terhadap  data  deret  waktu. Meskipun begitu, nilai prediksi yang didapat tidak bisa segera  digunakan  untuk  nilai  hasil  peramalan,  akan tetapi  untuk  dipakai  sebagai  nilai  dasar  yang  akan
dihitung pada proses selanjutnya menggunakan faktor bobot EMA. Pembaruan WEMA dari WMA dan EMA yaitu  memperoleh  faktor  bobot  baru  yang  bisa digunakan dalam melakukan peramalan terhadap data runtun waktu[6]. Sebelum ada WEMA, WMA hanya menambahkan  faktor  bobot  untuk  setiap  data  dalam runtun waktu, sementara EMA menggunakan bilangan eksponensial sebagai dasar dalam pembentukan faktor bobot  dalam  analisis  data  runtun  waktu[8]. Seperti yang  dilakukan  oleh  Seng  Hansun  dkk,  yaitu Peramalan 5 besar pasar modal ASEAN menggunakan metode  WEMA.  Hasil  penelitiannya  dengan  indeks komposit STI, KLSE, SET, JKSE, dan PSE. Dimana PSE  (Bursa  Efek  Filipina)  memiliki  nilai  MASE terendah,  yang  artinya  dalam  penggunaan  WEMA paling  baik  dilakukan  pada  dataset  PSE.  Dan  yang paling rendah diperoleh dari dataset SET[8].
Data runtun waktu atau time series adalah suatu rangkaian pengamatan berdasarkan urutan waktu dari karakteristik  kuantitatif  dari  satu  atau  berbagai kejadian  yang  diambil  dalam  periode  waktu tertentu. Untuk  mengartikan  karakteristik  –  karakteristik  yang dimiliki oleh suatu data runtun waktu, yang melakukan penelitian  telah  mengadopsi  metode-metode  analisis data  runtun  waktu  ( time  series analysis )  yang bertujuan  supaya  bisa  menemukan  suatu  urutan  atau pola yang bisa diterapkan dalam peramalan peristiwa yang akan datang. Pada penelitian ini akan melakukan penerapan metode WEMA dalam prediksi pembayaran  tagihan  listrik.  Berikut  ini  persamaan algoritma untuk menghitung pendekatan WEMA[9].
𝐻 𝑡 = 𝑛𝑃 𝑀 +(𝑛−1)𝑃 𝑀−1 +⋯+ 2𝑃 𝑀−𝑛+2 +𝑃 𝑀−𝑛+1 𝑛+(𝑛−1)+⋯+2+1
(1)
𝑊𝐸𝑀𝐴 𝑡 =∝ . 𝑌 𝑡 + (1−∝). 𝐻 𝑡 (2)
∝ = 2 (𝑛+1) (3)
Keterangan :
Pada persamaan pertama yaitu persamaan untuk menentukan  nilai  dasar,  menghitung  nilai  dasar  Ht sebagai  data  runtun  waktu  beserta  periode  yang dibagikan.
Pada  persamaan  kedua  yaitu  persamaan  untuk menentukan  nilai  prediksi,  hasil  dari  nilai  dasar persamaan pertama, kemudian dilakukan perhitungan nilai hasil prediksi. Yt merupakan nilai periode waktu ke-t,  Ht  adalah  nilai  dasar  untuk  periode  waktu  t, kemudian ∝ adalah nilai derajat bobot yang turun.
Pada  persamaan  ketiga  yaitu  persamaan  untuk menentukan  nilai ∝ ,  merupakan  rumus  menghitung nilai  derajat  bobot  yang  turun ∝ .  n  merupakan  nilai span.

## 2.3. Prediksi
Memprediksi  suatu  kebenaran  perlu  adanya pengetahuan yang mendukung untuk pengukuran dari pendekatan  prediksi  yang  kita  lakukan.  Prediksi merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk
memprediksikan  atau  meramalkan  hal  yang  sebelum nya  tidak  pernah  terjadi  yang  bersumber  pada informasi  dari  masa  sebelumnya  sehingga  kesalahan dapat  diperkecil  melalui  informasi  tersebut[7]. Prediksi adalah suatu perkiraan atau dugaan terhadap suatu  peristiwa  tertentu  pada  saat  yang  akan  datang. Prediksi  mempunyai  kegunaan  sebagai  prilaku preventif  atas  hal-hal  yang  tidak  diperlukan  pada waktu  yang  akan  datang.  Keluaran  dari  prediksi tersebut  bisa  dijadikan  rujukan  untuk  merencanakan tindakan  yang  harus  dilakukan  supaya  keluaran aktualnya searah dengan yang diperlukan[10].

## 2.4. Evaluasi  Mean  Absolute  Pencentage  Error (MAPE)
Kemudian untuk menghitung seberapa akuratnya sebuah  prediksi  yaitu  menggunakan  sebuah  metode evaluasi yang biasa digunakan oleh peneliti lain, yakni Mean A(Florencia & Suryadibrata, 2020)[11]. MAPE banyak  digunakan  dalam  mengukur  seberapa  akurat nilai  prediksi  karena  kegunaanya yang bisa mempresentasikan  nilai  error  yang  mudah  untuk dimengerti  dibandingkan  terhadap  metode  lainnya. Petunjuk  yang  diberikan  oleh  MAPE  berupa  nilai mengenai  seberapa  besar  nilai  rata-rata  kesalahan absolut prediksi dibandingkan terhadap nilai sebenarnya dengan rumus seperti ini[12]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ( 1 𝑛 ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | . 100% 𝑛 𝑡=1 ) (4)
Keterangan : n merupakan jumlah data, At merupakan data actual, Ft merupakan data perkiraan.
Seperti  yang dilakukan Dini Indriyani Putri dkk melakukan penelitian mengenai prediksi harga saham menggunakan  metode Brown’s Weighted exponential moving average dengan Optimasi Levenberg Marquardt  dengan  hasil  tingkat  akurasi  prediksi menggunakan MAPE sebesar 1,99% untuk perusahaan PGAS.JK, 2,35% untuk BUMI.JK, dll dengan tingkat akurasi  baik[13]. Nur  Hasanah  Abdullah  dkk melakukan peramalan rate of return saham menggunakan  metode brown’s weighted  exponential moving average dengan optimasi levenberg- marquardt,  dengan  hasil  akurasi  yang  diperoleh dengan  MAPE  yaitu  sebesar  1,831685%[14]. Dilla Retno  Deswita  dkk  melakukan  pemodelan  metode brown’s double  exponential  smoothing (b-des)  dan brown’s weighted  exponential  moving  average (b- wema)  menggunakan  optimasi  levenberg-marquardt pada  jumlah  wisatawan  di  jawa  tengah,  dengan  hasil pengukuran akurasi baik menggunakan MAPE sebesar 23,61278%[15].

## 2.5. Listrik
Penggunaan listrik adalah kebutuhan yang selalu berkaitan  dengan  kegiatan  masyarakat  dan  juga  di pemerintahan. Kurang lebih seluruh masyarakat yang memiliki ekonomi yang kurang, ekonomi yang cukup dan  ekonomi  yang  baik  terlibat  dalam  kebutuhan
penggunaan  listrik.  Listrik  sangat  membantu  dalam bidang pekerjaan, setiap perusahaan pastinya menggunakan  listrik  seperti  dalam  menghidupkan mesin-mesin  yang  digunakan  dalam  pekerjaan tersebut,  menyalakan  komputer,  laptop,  jaringan dalam perusahaan perkantoran. Seperti pada penelitian ini  yang  diambil  dari  data  Kantor  Pos  cabang Margaasih, di sana para karyawan sudah menggunakan system yang membutuhkan listrik setiap harinya dan daya listrikpun digunakan berbeda setiap saat.  Tidak  hanya  di  Kantor  Pos  cabang  Margaasih, diseluruh  masyarakat  Indonesia  dalam  penggunaan listrik  hampir  berbeda-beda,  tergantung  masyarakat dalam penggunaanya. Terjadinya perbedaan penggunaan  listrik  menyebabkan  biaya  pembayaran pun menjadi berbeda pada setiap bulan pembayarannya. Ada biaya listrik yang naik turun, ada juga yang terus melonjak naik, hal seperti itu menjadi suatu  masalah  dalam  beberapa  masyarakat  dalam penggunaan listrik yang tidak menentu. Maka banyak peneliti  yang  melakukan  prediksi  seperti  yang dilakukan oleh Shalahuddin Miqrad dengan melakukan  penelitian  analisis  efisiensi  penggunaan energi listrik dengan menggunakan audit enegi dengan hasil yang baik dalam penggunaan listrik yang terjadi di  Rumah  Sakit  Untan  Pontianak[5]. Dan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Muhamad  Nofyantoro,  dan kawan-kawan dengan melakukan prediksi penggunaan listrik  di  Rumah  Tangga  menggunakan  framework Streamlit dengan hasil meningkatkan nilai akurat dari prediksi, 2022[10].
2.6. Unified Modeling Language (UML) Unified  Modeling  Language (disingkat  UML) adalah Bahasa  visual  untuk  pemodelan dan komunikasi  terhadap  sebuah  system  yang  memakai diagram dan teks – teks yang pendukung. UML hanya berfungsi untuk melakukan pemodelan. Jadi penggunaan  UML  tidak  ada  batas  pada  metodologi tertentu,  meskipun  pada  kenyataannya  UML  banyak sekali dipakai terhadap metodologi berorientasi objek. UML dipakai untuk menggambarkan, menspesifikasikan, membangun dan mendokumentasikan  dari  system  perangkat  lunak. UML  bisa  menghasilkan  model  untuk  semua  macam system  perangkat  lunak,  dimana  system  itu  bisa digunakan  pada  pirangkat  keras,  system  operasi  juga jaringan apapun, dan ditulis dalam Bahasa pemrograman apapun[1].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan metode Weighted  exponential  moving  average (WEMA) untuk menghitung nilai prediksi pembayaran  tagihan  listrik,  kemudian  untuk  evaluasi menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).
Dataset yang dipakai merupakan data pembayaran listrik warga yang melakukan pembayaran  di  Kantor  Pos  cabang  Margaasih  sekitar
106 warga. Data diminta secara mandiri ke Kantor Pos Cabang  Margaasih  kemudian  oleh  pegawai  dirujuk untuk datang ke Pusat yang ada di Cimahi dan di sana melakukan proses persyaratan seperti pemberian surat dan  kontak,  sampai  data  yang  diminta  diberikan. Kemudian  dataset  dilakukan  proses  Pre-Procrssing yang  merupakan  sebuah  tahapan  yang  dimana  data akan diproses dari data awal atau mentah untuk diubah menjadi data yang dapat dilakukan prediksi sehingga dapat  mengurangi  kesalahan  data  sebelum  proses selanjutnya. Tahapan Pra-proses data yang dilakukan, yaitu cleaning.
Tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  span yang  digunakan  ke  dalam  persamaan  perhitungan WEMA  dari  data  pembayaran  listrik  perbulan  warga yang  melakukan  pembayaran  di  Kantor  Pos  cabang Margaasih. Data Span adalah data yang diambil untuk melakukan  perhitungan  WEMA  yang  merupakan jumlah  titik  data  sebelumnya  yang  diambil  dari  data terakhir [7].
Kemudian  melakukan  proses  prediksi  dari nilai  span  yang  sudah  ditentukan  menggunakan prosedur algoritma pendekatan WEMA.
Menggunakan  tiga  persamaan,  persamaan  pertama yaitu  mencari  nilai  Ht,  dimana  nilai  Ht  merupakan nilai  dasar,  hasil  Ht  diperoleh  dari  data  yang sebelumnya  sudah  ditentukan  dari  deret  nilai  data pembayaran listrik. Kemudian nilai Ht diperoleh untuk di  masukan  ke  dalam  persamaan  kedua,  persamaan kedua  yaitu  rumus  dari  WEMA  sendiri.  Karena  di dalam rumus WEMA terdapat variable ∝ yang belum diketahui nilai nya maka harus mencari terlebih dahulu nilai ∝ tersebut, yaitu menggunakan persamaan ketiga yang  dimana  nilai  span  akan  dimasukan  terhadap rumus  untuk  mencari  nilai ∝ ,  setelah  nilai ∝ didapat maka  Kembali  ke  persamaan  kedua  yaitu  untuk mencari nilai WEMA, karena nilai dari semua variable yang  ada  pada  persamaan  WEMA  sudah  diketahui maka  tinggal  dihitung  saja,  nilai  WEMA  pun  akan didapat.  Dimana  nilai  WEMA  tersebut  merupakan nilai  prediksi  dari  pembayaran  tagihan  listrik  bulan mendatang.
Kemudian  pada  tahap  selanjutnya  menghitung nilai  error  yang  didapat  dari  evaluasi  MAPE  untuk menghasilkan  akurasi  prediksi  terbaik.  Nilai  prediksi yang  sudah  didapatkan  dari  rumus  metode  WEMA, akan dihitung apakah nilai prediksi tersebut memiliki nilai  error  yang  kecil  atau  tidak,  mendapatkan  nilai error kecil dari evaluasi MAPE terhadap nilai prediksi pada penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam melakukan penelitian ini merupakan data pembayaran listrik pada Kantor Pos Cabang Margaasih yang terdiri dari 2544 record data  pembayaran  listrik  dengan  rentan  waktu selama 2 tahun dimulai dari bulan Januari 2021 sampai Desember  tahun  2022.  hasil  evaluasi  MAPE  pada dataset  yang  dipakai  pada  system  yaitu  data  latih  1 tahun 2021 dan data uji selama 1 tahun 2022. Karena
data yang dipakai selama 2 tahun maka penelitian ini menggunakan span 2 sampai span 12 sebagai inputan data latih dan data uji pada sistem disesuaikan dengan data.
Data  mining Hasil  eksperimen  pada  data  latih 2021 digunakan sebagai nilai tren yang dipakai untuk mencerminkan arah umum pergerakan data dan dapat digunakan  sebagai  salah  satu  komponen  dalam perhitungan  prediksi.  Menunjukkan  hasil  uji  coba menggunakan  span  2  hingga  span  12.  Pada  data keseluruhan  Warga  mendapatkan  rata  –  rata  MAPE yang  dihasilkan  adalah  5,00%  dengan  menggunakan Span 2. Span 2 menunjukan hasil terbaik dibandingkan dengn  Span  lainya.  Kemudian  hasil  eksperimen  data uji  2022  dari  span  yang  di  pakai  mendapatkan  hasil terbaik yaitu dari span 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, dan 12. Maka hasil  akhir  yang  diambil  dari  hasil  di  bawah  ini menyimpulkan  untuk  memakai  span  2  karena memiliki  jumlah  terbanyak  dari  span  lainnya  dan menghasilkan  rata  –  rata  MAPE  adalah  3,00%,  yang mana  span  dua  memberikan  nilai  tingkat  akurasi terbaik.
Tabel 1. Evaluasi mape 1 Nama Warga  Span 2 Span 3 Span 4 Span 5 Warga 1 0,70% 1,03% 1,29% 1,48% Warga 2 0,39% 0,47% 0,57% 0,70% Warga 3 0,69% 0,07% 1,23% 2,52% Warga 4 2,74% 4,76% 6,50% 7,88% Warga 105 2,14% 2,99% 3,53% 3,85% Warga 106 1,19% 1,79% 2,26% 2,61%
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa hasil dari nilai span 2 hingga 5 menunjukan rata – rata mape memiliki nilai  error  yang  kecil,  sehingga  prediksi  yang dihasilkan  dari  wema  memiliki  tingkat  prediksi  yang baik.  Dari  nilai  span  yang  terdapat  dari  table,  span  2 menghasilkan nilai yang paling baik.

## Tabel 2. Evaluasi mape 2
Nama Warga  Span 6 Span 7 Span 9 Span 12 Warga 1 1,62% 1,71% 1,78% 1,73% Warga 2 0,88% 1,10% 1,61% 2,45% Warga 3 3,79% 4,97% 7,02% 9,39% Warga 4 8,92% 9,67% 10,55% 10,93% Warga 105 4,04% 4,15% 4,27% 4,36% Warga 106 2,87% 3,06% 3,26% 3,29%
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa hasil dari span 6, 7, 9, 12 menghasilkan rata – rata mape yang cukup baik, dan span 12 merupakan span yang menghasilkan rata  –  rata  mape  yang  lebih  besar  dari  pada  span lainnya.  Sehingga  terbukti  bahwa  span  terkecil  yaitu span 2 dapat digunakan sebagai salah satu yang dapat menghasilkan nilai prediksi yang baik.
Layout hasil rancangan Aplikasi Sistem Prediksi Tagihan  Listrik  Menggunakan  Metode  WEMA  dan Menggunakan Evaluasi MAPE.
1. Halaman Input Span
Gambar 1. Halaman input nilai span
Pada  Gambar  1.  Halaman  hitung  prediksi menampilkan  halaman  untuk  melakukan  proses perhitungan WEMA dan Akurasi dengan MAPE pada Dataset  yang  ada  pada  Sistem  prediksi  pembayaran lsitrik menggunakan metode WEMA

## 2. Halaman Prediksi dan MAPE
Gambar 2. Halaman prediksi wema dan mape
Pada  Gambar  2.  Halaman  lihat  hasil  prediksi menampilkan  halaman  hasil  prediksi  dari  Sistem prediksi  pembayaran  listrik  menggunakan  metode WEMA.  Setelah  input  nilai  span  maka  akan  muncul hasil seperti pada gambar 2.

## 3. Halaman Grafik MAPE

## Gambar 3. Halaman grafik mape
Pada  Gambar  3.  Halaman  lihat  grafik  hasil prediksi  menampilkan  halaman  grafik  hasil  prediksi dari Sistem prediksi pembayaran listrik menggunakan metode WEMA. Dengan menekan menu grafik mape maka akan muncul grafik seperti pada gambar 2.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  Prediksi  Tagihan  Listrik Menggunakan  Metode Weighted  exponential  moving average pada  Kantor  Pos  Cabang  Margaasih  yang telah dilakukan dapat menghasilkan prediksi pembayaran  listrik  untuk  bulan  yang  akan  datang. Hasil  tersebut  dilakukan  evaluasi  dengan  pengujian tingkat  akurasi  menggunakan  MAPE.  Dimana  pada penelitian ini menggunakan dataset pembayaran listrik dengan  span  2  hingga  12,  dataset  sebagai  data  latih selama  1  tahun  2021  mendapatkan  hasil  yang  sangat baik.  Sebagian  besar  warga  dalam  penggunaan  nilai span 2 pada metode WEMA menunjukkan hasil yang lebih  baik  dari  pada  span  lainnya  dengan  rata-rata MAPE dibawah 5,00%. Sementara itu, pada data uji 1 tahun  2022  dengan  Span  2  mendapatkan  rata  –  rata MAPE 3,00%. Adapun  nilai span  lainya  seperti  span 3, 4, 5, 6, 7, 9, dan 12 memberikan hasil sangat baik tetapi  hanya  berlaku  pada  beberapa  warga  saja,  hasil rata – rata MAPE yang didapat yaitu 0,00%  - 2,23%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  dapat digunakan secara efektif dalam prediksi jangka pendek tagihan  listrik  pada  Kantor  Pos  cabang  Margaasih. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan  pada penelitian  lebih  lanjut,  diantaranya  dapat  melakukan perhitungan  terhadap  jumlah  data  yang  lebih  besar dengan  menggunakan  tahun  –  tahun  pembayaran sebelumnya.  Lalu  dapat  dilakukan  pengelompokkan dengan  penerapan  metode  Weigted Exponential moving average . Selanjutnya juga dapat menggunakan perbandingan dengan metode prediksi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Julianto  Simatupang,  “Perancangan  Sistem Informasi  Pemesanan  Tiket  Bus  Pada  Po. Handoyo  Berbasis  Online,” Intra-Tech ,  vol.  3, no. 2, pp. 12–25, 2019.
[2]  M.  Rahman,  “Prediksi  Pembayaran  Tagihan Listrik  Menggunakan  Model  Artificial  Neural Network,” JUSTINDO  (Jurnal  Sistem  & Teknologi Informasi Indonesia) , vol. 4, no. 1, pp. 7–12, 2019.
[3]  Wildan,  “Estimasi  Kebutuhan  Daya  Listrik  Di Sulawesi  Selatan  Sampai  Tahun  2025,” CIRCUIT:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Teknik Elektro , vol. 3, no. 2, pp. 131–140, 2019.
[4]  Adelia  Ramadani,  Achmad  Fauzi,  and  Anton Sihombing,  “ Data  mining Pengelompokan Pembayaran  Listrik  Menggunakan  Metode Clustering,” El-Mujtama:  Jurnal  Pengabdian Masyarakat ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  398–411,  Oct. 2022, doi: 10.47467/elmujtama.v2i3.1947.
[5]  Shalahuddin Miqrad, “Analisis Efisiensi Penggunaan  Energi  Listrik  Dengan  Audit Energi,” Jurnal  Teknik  Elektro  Universitas Tanjungpura , vol. 1, no. 1, 2021.
[6]  S.  Florencia  and  A.  Suryadibrata,  “Prediksi Kedatangan  Turis  Menggunakan  Algoritma Weighted exponential moving average ,”
ULTIMATICS ,  vol.  XII,  no.  2,  pp.  129–132, 2020.
[7]  D.  Kartini,  A.  Farmadi,  N.  D.  Turianto,  and Pirjatullah,  “Perbandingan  Nilai  K  pada
Klasifikasi Pneumonia Anak Balita Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal Komputasi , vol. 10, no. 1, pp. 47–53, 2022. [8]  Moehammad Soulthan Putra Danke, “Implementasi  Algoritma Weighted  exponential moving  average Untuk  Memprediksi  Tingkat Kasus  Covid-19  Di  Asia  Tenggara,”  pp.  5–8, 2022.
[9]  D. N. Batubara, A. P. Windarto, and E. Irawan, “Analisis  Prediksi  Keterlambatan  Pembayaran Listrik Menggunakan Komparasi Metode Klasifikasi  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , vol.  9,  no.  1,  p.  102,  Feb.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3833.
[10]  Muhamad  Nofyantoro,  Desri  Kristina  Silalahi, and  Novi  Prihatiningrum,  “Perancangan  Sistem Prediksi  Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga Berbasis Website,” e-Proceeding of Engineering , pp. 2253–2259, 2022.
[11]  S. Hansun, M. B. Kristanda, and P. M. Winarno, “Big 5 ASEAN capital markets forecasting using WEMA method,” Telkomnika
(Telecommunication Computing Electronics and
Control) , vol. 17, no. 1, pp. 314–319, Feb. 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.11625.
[12]  S. Hansun, “Penerapan WEMA dalam Peramalan Data IHSG,” Jurnal ULTIMATICS , vol. 5, no. 2, pp. 63–66, Dec. 2013, doi: 10.31937/ti.v5i2.323.
[13]  D.  Indriyani  Putri,  A.  Budi  Prasetijo,  and  A. Fatchur  Rochim,  “Prediksi  Harga  Saham Menggunakan Metode Brown’s Weighted exponential  moving  average dengan  Optimasi Levenberg-Marquardt  (Stock  Price  Prediction Using Brown’s Weighted  exponential  moving average with Levenberg-Marquardt Optimization),” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro dan Teknologi Informasi | , vol. 10, no. 1, 2021.
[14]  N. Hasanah Abdullah and dan Lilies Handayani, “Peramalan Rate of Return Saham Menggunakan Metode Brown’s Weighted  exponential  moving average dengan Optimasi Levenberg-Marquardt (Forecasting the Stock Rate of Return using the Brown’s Weighted  exponential  moving  average Method  with  Optimization  of  Levenberg Marquardt),” Journal of Science and Technology , vol. 8, no. 3, pp. 171–176, 2019.
[15]  Dilla  Retno  Deswita,  Abdul  Hoyyi,  and  Tatik Widiharih, “Pemodelan Metode Brown’s Double Exponential  Smoothing  (B-Des)  Dan Brown’s Weighted  exponential  moving  average (B- Wema)  Menggunakan  Optimasi  Levenberg- Marquardt  Pada  Jumlah  Wisatawan  Di  Jawa Tengah,” JURNAL GAUSSIAN , vol. 9, no. 3, pp. 316–325, 2020