
Fuzzy C-Means Dalam Klasifikasi Histori Data Susut Daya Pelanggan AMR Tidak Wajar Pada PT. PLN Distribusi Jakarta Raya
Author(s) -
Widya Nita Suliyanti,
Yessy Asri,
Efy Yosrita,
Akh. Farhan Ramadani
Publication year - 2022
Publication title -
petir/petir (jakarta. online)
Language(s) - Italian
Resource type - Journals
eISSN - 2655-5018
pISSN - 1978-9262
DOI - 10.33322/petir.v15i1.1460
Subject(s) - physics , mathematics , humanities , philosophy
Susut daya merupakan masalah yang selalu dihadapi oleh PT. PLN khususnya Distribusi Jakarta Raya. Susut non-teknis banyak menyebabkan kerugian besar bagi PT. PLN Distribusi Jakarta Raya. AMR (Automatic Meter Reading) digunakan untuk pembacaan atau pengambilan data hasil pengukuran energi listrik pada masing-masing konsumen secara lokal maupun jarak jauh. Diperlukan metode dengan keoptimalan yang tinggi agar dapat mengukur susut yang terjadi. Penelitian ini menggunakan metode clustering Fuzzy C-Means dengan tujuan membandingkan dengan metode K-Means. Keoptimalan suatu cluster ditentukan dengan nilai DBI (Davies-Bouldin index) yang minimum. Semakin kecil nilai DBI, maka suatu cluster dikatakan optimal untuk melakukan clustering data. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Fuzzy C-Means lebih optimal dibandingkan metode K-Means dengan nilai DBI metode Fuzzy C-Means sebesar 0.54532171146831 di set cluster 2 sedangkan nilai DBI metode K-Means sebesar 0.893 di set cluster 4.