Analisis Klasifikasi Pelanggan Listrik Rumah Tangga Bersubsidi Kota Surabaya Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier

Abstract

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.