Fuzzy C-Means Dalam Klasifikasi Histori Data Susut Daya Pelanggan AMR Tidak Wajar Pada PT. PLN Distribusi Jakarta Raya

Main Article Content

Widya Nita Suliyanti
Yessy Asri
Efy Yosrita
Akh. Farhan Ramadani

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Suliyanti, W., Asri, Y., Yosrita, E., & Ramadani, A. (2022). Fuzzy C-Means Dalam Klasifikasi Histori Data Susut Daya Pelanggan AMR Tidak Wajar Pada PT. PLN Distribusi Jakarta Raya. PETIR, 15(1), 157 - 165. https://doi.org/10.33322/petir.v15i1.1460
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.