Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Eko Riduwan
PLN UP 3 Tahuna
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Identifikasi Fitur untuk Prediksi Penerimaan Program Listrik Prabayar: Kasus di PLN Tahuna Eko Riduwan; Diana Purwitasari; Agus Budi Raharjo
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6451

Abstract

Listrik Prabayar (LPB) memberikan manfaat bagi perusahaan listrik dalam hal mengurangi piutang pelanggan dan memberikan kemudahan pengendalian pemakaian listrik bagi pelanggan. Perusahaan Listrik Negara (PLN) mempunyai program pemasaran untuk berpindah (migrasi) dari listrik pascabayar menjadi LPB. Pencapaian Key Performance Indicator (KPI) Program Pemasaran LPB PLN Tahuna pada 2021 hanya 1.185 pelanggan dari taget 2.261 pelanggan. Hal ini memberikan peluang perbaikan karena program pemasaran saat ini belum mengoptimalkan penggunaan data sebagai dasar penentuan prospek pelanggan. Penelitian ini mengajukan metode identifikasi fitur dan skenario pemilihan algoritma Pembelajaran Mesin yang tepat untuk memprediksi penerimaan pelanggan listrik pasca bayar terhadap program prabayar. Identifikasi fitur dilakukan dengan pengukuran korelasi Pearson. Kandidat algoritma Pembelajaran Mesin yang terpilih adalah Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Tree, dan Random Forest. Model-model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan confusion matrix sehingga didapatkan model terbaik untuk studi kasus yang diajukan. Penelitian menunjukkan bahwa fitur tarif, daya, frekuensi terlambat membayar listrik, pemakaian rata-rata listrik bulanan (kWh) dan Kabupaten mempunyai korelasi signifikan dengan penerimaan LPB. Adapun model dengan algoritma Random Forest adalah model terbaik sesuai tujuan penelitian dengan F1-Measure tertinggi (95,17%).
Co-Authors Agus Budi Raharjo Diana Purwitasari