z-logo
open-access-imgOpen Access
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.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here