Energi listrik menjadi kebutuhan utama masyarakat yang terus meningkat seiring pertumbuhan penduduk, sehingga PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng menghadapi tantangan dalam menjaga ketersediaan daya yang seimbang. Maka diperlukan suatu metode prediksi guna membantu dalam perencanaan distribusi energi listrik, terutama pada kategori rumah tangga kecil tegangan rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengimplementasikan metode Regresi Linear dalam memprediksi konsumsi energi listrik rumah tangga kecil di PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng dengan menggunakan data historis dari tahun 2019 hingga tahun 2023. Proses penelitian meliputi beberapa tahapan dimulai dengan akuisisi dan preprocessing data, normalisasi data, hingga pemodelan menggunakan Regresi Linear dan evaluasi model menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Regresi Linear mampu memberikan hasil prediksi baik dengan nilai keseluruhan tegangan rendah kesalahan akurasi sebesar 2%. Metrik evaluasi nilai MSE pada kategori daya 450 VA dan daya 900 VA menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi. Akurasi model sedikit menurun pada daya yang lebih besar pada daya 1.300 VA dan daya 2.200 VA, sedangkan MAPE pada semua kategori daya berada di bawah 10%, hal ini menunjukkan model peramalan dalam kategori sangat baik. Prediksi yang diperoleh memungkinkan untuk penyedia pasokan listrik di PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng untuk menyesuaikan pasokan sesuai dengan permintaan yang diperkirakan, sehingga mencegah terjadi nya pemborosan energi, finansial, dan meningkatkan efisiensi operasional. Penelitian ini juga memberikan wawasan mengenai tren konsumsi listrik, sebagai pengambilan keputusan yang lebih baik dalam perencanaan serta distribusi energi.

Electrical energy is a primary need for the community that continues to increase along with population growth, so that PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng faces challenges in maintaining balanced power availability. Thus, a prediction method is needed to assist in planning electrical energy distribution, especially in the low-voltage small household category. This study aims to analyze and implement the Linear Regression method in predicting the electricity consumption of small households at PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng using historical data from 2019 to 2023. The research process includes several stages starting with data acquisition and preprocessing, data normalization, to modeling using Linear Regression and model evaluation using Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of this study indicate that the Linear Regression method is able to provide good prediction results with an accuracy error value of 2%. The MSE value evaluation metric in the 450 VA and 900 VA power categories shows that the model has a very high level of accuracy. The model accuracy decreased slightly at higher power levels of 1,300 VA and 2,200 VA, while the MAPE for all power categories was below 10%, indicating a very good forecasting model. The predictions obtained allow electricity supply providers at PT. PLN (Persero) UP3 Cengkareng to adjust supply according to forecasted demand, thus preventing energy and financial waste and improving operational efficiency. This study also provides insights into electricity consumption trends, as a means of better decision-making in energy planning and distribution..