JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 7, No. 2 (2018), 2337-3520 (2301-928X Print) D235 Abstrak—Pemerintah menyediakan dana bagi kelompok masyarakat tidak mampu yang diberikan dalam bentuk subsidi terhadap tarif tenaga listrik untuk pelanggan rumah tangga dengan daya 450 VA dan 900 VA. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang telah diolah oleh Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K), dikeluarkan daftar 40% masyarakat Indonesia yang berada dalam kondisi ekonomi terendah. Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sesuai karakteristik yang dimiliki oleh pelanggan subsidi listrik rumah tangga daya 450 VA dan 900 VA menggunakan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier. Hasil Perbandingan antara metode SVM dan NBC didapatkan bahwa SVM memberikan hasil yang lebih baik dengan parameter optimal yang diperoleh pada kernel RBF adalah C = 10 dan =1. Kategori 450 VA sebanyak 91,6% pelanggan rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan sisanya 8,4% pelanggan rumah tangga diprediksi masuk ke dalam kategori subsidi 900 VA. Pada kategori subsidi 900 VA sebanyak 81,9% pelanggan rumah tangga diklasifikasikan dengan benar dan sisanya 18,1% pelanggan rumah tangga diprediksi masuk kategori 450 VA. Kata Kunci—Naive Bayes Classifier, Radial Basis Function, Subsidi Listrik, Support Vector Machine. I. PENDAHULUAN ISTRIK adalah energi vital bagi keberlangsungan aktivitas manusia baik individu, kelompok masyarakat maupun dunia industri. Energi listrik dapat dimanfaatkan untuk melakukan aktivitas dengan manfaat yang sangat besar dimana berbagai peralatan memenuhi kebutuhan hidup dioperasikan menggunakan energi listrik [1]. Kegiatan masyarakat yang cenderung meningkat dari waktu ke waktu, mendorong peningkatan pengoperasian peralatan dengan tenaga listrik. PT. Perusahaan Listrik Negara (Persero) yang selanjutnya disebut sebagai PLN merupakan perusahaan penyedia energi listrik dengan mengelompokkan pelanggan menjadi 5 golongan berdasarkan keperluan pemakaian [2]. Golongan tersebut antara lain sektor rumah tangga, industri, bisnis, sosial, dan penerangan umum. Golongan rumah tangga merupakan kelompok pemakai energi listrik paling besar yaitu mencapai 90% dari total pelanggan [3]. Jumlah rumah tangga yang ada di Provinsi Jawa Timur mengalami kenaikan setiap tahunnya, sehingga permintaan terhadap sambungan listrik disektor tersebut juga mengalami peningkatan. Hal ini juga tidak terlepas karena Jawa Timur memiliki jumlah penduduk terpadat kedua di Indonesia [4]. PT PLN (Persero) memiliki wilayah kerja di seluruh Indonesia, salah satunya adalah PT PLN (Persero) Distribusi Jawa Timur yang menargetkan rasio elektrifikasi di provinsi Jawa Timur dapat mencapai 100% pada tahun 2019 dari posisi saat ini 91%. Pemerintah mencanangkan Program Indonesia Terang dalam bentuk pembangunan infrastruktur penyediaan tenaga listrik. Pemerintah menyediakan dana bagi kelompok masyarakat miskin dan tidak mampu yang diberikan dalam bentuk subsidi terhadap tarif tenaga listrik untuk pelanggan rumah tangga dengan daya listrik 450 VA dan 900 VA. Besaran subsidi listrik yang diterima konsumen rumah tangga daya 450 VA dan 900 VA tergantung pada jumlah pemakaian energi listriknya. Secara rata-rata, konsumen rumah tangga daya 450 VA mendapatkan subsidi listrik sebesar Rp 80.000 per bulan, dan untuk konsumen rumah tangga daya 900 VA adalah rata-rata Rp 90.000 per bulan [3]. Pembangunan subsidi listrik tersebut membutuhkan anggaran yang sangat besar. Pemerintah perlu memastikan bahwa penerima manfaat subsidi listrik adalah hanya masyarakat miskin dan tidak mampu. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang telah diolah oleh Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K), dikeluarkan daftar 40% masyarakat Indonesia yang berada dalam kondisi ekonomi terendah [5]. Data yang dikeluarkan oleh TNP2K tersebut menjadi database rumah tangga yang menjadi prioritas program penanggulangan kemiskinan di Indonesia. Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sesuai karakteristik yang dimiliki oleh pelanggan subsidi listrik rumah tangga daya 450 VA dan 900 VA dengan menerapkan metode data mining. PLN merupakan salah satu perusahaan yang bisa memanfaatkan metode data mining karena permintaan sambungan listrik oleh pelanggan yang berlangsung setiap hari sehingga semakin lama data pelanggan yang tersimpan sangatlah besar. Data mining merupakan suatu proses untuk identifikasi pola yang memiliki potensi dan berguna untuk mengelola dataset yang besar [6]. Dalam data mining terdapat 10 algoritma teratas yang paling berpengaruh dan dipilih oleh peneliti dalam komunitas data mining, dimana lima diantaranya adalah algoritma klasifikasi yaitu Support Vector Machines (SVM), AdaBoost, K-Nearest Neighbor (K-NN), Naive Bayes dan CART [7]. Salah satu algoritma yang banyak diteliti adalah Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan suatu teknik untuk menemukan hyperplane yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda [8]. SVM dikenal sebagai teknik machine learning yang dapat digunakan untuk menemukan fungsi pemisah Analisis Klasifikasi Pelanggan Listrik Rumah Tangga Bersubsidi Kota Surabaya Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier Wiwin Yuli Widiawati dan Raden Mohamad Atok Departemen Statistika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: moh_atok@statistika.its.ac.id L