A PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PENERIMA KWH METER GRATIS DENGAN BAHASA PEMPROGRAMAN PYTHON

Abstrak

KWH Meter merupakan salah satu instrument yang memiliki fungsi utama untuk melakukan pengukuran energi listrik. Hasil dari pengukuran alat tersebut menunjukkan berapa besar pemakaian listrik dalam jangka waktu tertentu sehingga pelanggan listrik dapat mengetahui besarnya pemakaian listriknya. Saat ini Instansi Dinas PU Cipta Karya Tata Ruang dan Pengairan  belum menggunakan pengelompokan data seperti klasterisasi. Pengelompokan data sangat berguna untuk memetakan penerima KWH Meter Gratis . Penelitian ini menggunakan metode Clustering algoritma K-Means untuk proses pengelompokan data penelitian dan menggunakan bahasa pemrograman phyton. Algortima K-Means adalah algoritma yang setiap  cluster memiliki titik tengah (centroid) yang merupakan nilai rata-rata (mean) dari data-data dalam cluster tersebut. Algoritma K-Means akan memilih secara acak K buah obyek sebagai centroid dalam data kemudian jarak antara obyek dan centroid dihitung menggunakan Euclidian distance. Hasil akurasi pada model Clustering K-Means pada yang terbentuk untuk pemetaan data penerima KWH Meter gratis adalah sebesar 98%. Hasil penelitian dapat digunakan untuk mempermudah mengelompokkan data penerima KWH Meter yang besar dan mampu mengelompokkan atau menentukan masyarakat yang membutuhkan dan layak menerima Bantuan KWH Meter gratis