Icon

AI PLN UP Kendari Classification - Migrasi Pelanggan

Logistic Regression (LR)

Normalization/Scaling

  • Untuk model LR dan SVM, data numerik biasanya perlu di normalisasi dulu

  • Normalisasi atau scaling adalah penyesuaian skala kolom-kolom numerik menjadi rentang tertentu. Misalnya rentang 0-1

Support Vector Machine (SVM)

  • SVM tidak support kolom kategorikal secara langsung

  • Oleh karena itu, kolom kategorikal perlu di encode, salah satunya dengan One Hot Encoding. Caranya menggunakan Node One to Many.

Decision Tree (DT)

  • Data tidak harus di Normalize dulu

  • Bisa meng-handle kolom kategorikal. Tidak harus di encode

Random Forest (RF)

  • Pada dasarnya terdiri dari beberapa Decision Tree. Hasil prediksinya adalah agregat (rata-rata) dari semua model Decision Tree di dalamnya.

  • Data tidak harus di Normalize dulu

  • Bisa meng-handle kolom kategorikal. Tidak harus di encode

Extreme Gradient Boosting (XGBoost)

  • Jika Random Forest langsung membangun banyak model Decision Tree secara paralel, XGBoost melakukannya secara sekuensial, bertahap

  • Pada tiap tahap, model Decision Tree yang dibuat berusaha memperbaiki kesalahan model tahap sebelumnya

Data Loading & Preprocessing

Mencoba memprediksi apakah seorang pelanggan akan beralih ke listrik prabayar atau tidak, berdasarkan tipe pelanggan (tarif), besar daya listrik, kebiasaan membayar, pola konsumsi, dan lokasi domisili.

Fitur-fitur

  • Tarif: kategori jenis pelanggan (Sosial, Rumah Tangga, Bisnis, Industri, Publik/Pemerintahan).

  • Daya: besarnya kapasitas listrik terpasang (misalnya 450 VA, 900 VA, 1300 VA, dst).

  • Telat: frekuensi keterlambatan bayar selama 24 bulan terakhir.

  • kWh: rata-rata konsumsi listrik bulanan pelanggan.

  • Rp (Tagihan): nilai tagihan listrik bulanan (Rupiah).

  • Unit_Layanan: cabang/unit layanan PLN (misalnya Unit Petta, Tamako, Beo, dll).

  • Kabupaten: wilayah administratif (Kepulauan Sangihe, Talaud, atau Sitaro).

Target

  • Migrasi: label target (YES = migrasi ke listrik prabayar, NO = tetap pascabayar).

Handle Missing Value
Missing Value
Training 80%Testing 20%
Table Partitioner
Fit Normalizer to Training Data
Normalizer
Evaluatingclassification model
Scorer (JavaScript)
XGBoost Tree Ensemble Learner
XGBoost Predictor
Predict dengan Model LR
Logistic Regression Predictor
Metrik Evaluasi
Scorer (JavaScript)
Apply Normalizer to Testing Data
Normalizer (Apply)
Train Model LR
Logistic Regression Learner
Decision Tree Learner
Predict dengan SVM
SVM Predictor
Decision Tree Predictor
SVM Learner
One Hot Encoding untuk Kolom Kategorikal(Train Set)
One to Many
CSV Reader
Statistics View
One Hot Encoding untuk Kolom Kategorikal(Test Set)
One to Many
Metrik Evaluasi
Scorer (JavaScript)
Random Forest Learner
Random Forest Predictor
Evaluatingclassification model
Scorer (JavaScript)
Scatter Plot Matrix
Evaluatingclassification model
Scorer (JavaScript)

Nodes

Extensions

Links