Rezkianti, NI Made Novia and Kuswardani, Dwina and Yudho, Satrio (2019) KLASIFIKASI JENIS PELANGGARAN PADA PELANGGAN PLN AREA CENGKARENG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR. Diploma thesis, ITPLN.
SKRIPSI.pdf
Restricted to Registered users only
Download (9MB)
Abstract
Banyaknya pelanggaran mengenai pemakaian listrik yang terjadi di masyarakat menyebabkan banyaknya juga laporan pelanggaran yang masuk dari berbagai jenis pelanggaran. Adapun 4 jenis pelanggaran pada pemakaian tenaga listrik yang diatur oleh PT. PLN yaitu Jenis Pelanggaran P1, Jenis Pelanggaran P2, Jenis Pelanggaran P3 dan Jenis Pelanggaran P4. Petugas P2TL mengalami kesulitan untuk mengelompokan pelanggaran yang terjadi ke 4 jenis pelanggaran tersebut. Penelitian ini dibuat untuk mengklasifikasikan data pelanggaran yang termasuk ke dalam 4 jenis pelanggaran tersebut. Penelitian ini dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour dengan pendekatan kemiripan teks menggunakan Cosine Similarity. Sebelum dilakukan klasifikasi, data akan melalui tahap preprocessing text. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 200 data keterangan berita acara diperoleh nilai akurasi yang kurang baik sebesar 47% dengan metode Confusion Matrix. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil klasifikasi keterangan berita acara pemeriksaan sebagai penentuan tingkat/jenis pelanggaran pada pelanggan PT. PLN Area Cengkareng.
Many violations of the electricity consumption that occurred in the community causes many reports of violations. There are 4 types of violations on the electricity consumption that are regulated by PT. PLN. The types are type of violations P1, type of violations P2, type of violations P3 and the type of violations P4. The staff having difficulty to classifying the violations that occur to 4 types of violations. Therefore this research is made to classify the violation that belong to the 4 types of violation. The research uses K-Nearest Neighbour algorithm with a similarity of text approach using Cosine Similarity. Before classification is done the data will go through the text preprocessing stage. Based on the result test of 200 data, the test get an accuration value of 47% with Confusion Matrix Method. Ther result from this study is to determine the result of the classification based on BAP form P2TL officer for the level or type of violation on customer of PT. PLN Area Cengkareng.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | K-Nearest Neighbour, text mining, pelanggaran K-Nearest Neighbour, text mining, violation |
| Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Sudarman |
| Date Deposited: | 17 Sep 2025 08:24 |
| Last Modified: | 17 Sep 2025 08:24 |
| URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/1189 |
