Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi di Kabupaten Tangerang Selatan telah mendorong peningkatan kebutuhan akan layanan internet yang cepat dan stabil, sehingga penyedia seperti Iconnet dihadapkan pada tantangan dalam merancang strategi pemasangan Wi-Fi yang efektif. Permasalahan yang dihadapi adalah bagaimana penyedia layanan internet, seperti Iconnet, dapat merancang strategi pemasangan jaringan WiFi yang efektif dan efisien di Kabupaten Tangerang Selatan.Pemahaman yang mendalam tentang karakteristik pemakaian listrik di setiap wilayah menjadi penting untuk menentukan lokasi optimal pemasangan jaringan Wi-Fi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pola pemakaian listrik di desa/kelurahan di Kabupaten Tangerang Selatan dan menentukan kelompok wilayah yang memiliki karakteristik serupa, sehingga dapat digunakan untuk merancang strategi pemasangan Wi-Fi Iconnet yang lebih efektif dan efisien.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering, yang diterapkan pada data pemakaian listrik PLN di desa/kelurahan tersebut. Strategi pemasangan Wi-Fi Iconnet dapat difokuskan pada wilayah dengan konsumsi listrik tinggi untuk memaksimalkan pendapatan dan efisiensi sumber daya, diikuti oleh wilayah dengan konsumsi sedang dan rendah yang memerlukan pendekatan pemasaran yang lebih khusus.

The advancement of information and communication technology in South Tangerang Regency has driven an increasing demand for fast and stable internet services, presenting providers like Iconnet with the challenge of designing an effective Wi-Fi deployment strategy. The problem faced is how internet service providers, such as Iconnet, can design an effective and efficient Wi-Fi network installation strategy in South Tangerang Regency. A deep understanding of electricity usage characteristics in each area becomes crucial in determining the optimal locations for Wi-Fi network installations. The objective of this study is to identify electricity usage patterns in the villages/sub-districts of South Tangerang Regency and to determine groups of areas with similar characteristics, which can be used to design a more effective and efficient Wi-Fi installation strategy for Iconnet. The method used in this study is K-Means Clustering, applied to PLN electricity usage data in these villages/sub-districts. The Wi-Fi installation strategy for Iconnet can be focused on areas with high electricity consumption to maximize revenue and resource efficiency, followed by areas with medium and low consumption that require a more targeted