KLASIFIKASI DATA GANGGUAN PADA PLN UP3 KEDIRI DENGAN TEKNIK DECISION TREE MENGGUNAKAN METODE C4.5

KHARISMA, DICKY FAJAR and Indrianto, Indrianto and Cahyaningtyas, Rizqia (2021) KLASIFIKASI DATA GANGGUAN PADA PLN UP3 KEDIRI DENGAN TEKNIK DECISION TREE MENGGUNAKAN METODE C4.5. Diploma thesis, ITPLN.

[thumbnail of 201631149_dicky fajar kharisma_revisi_skripsi_DICKY FAJAR KHARISMA 1.pdf] Text
201631149_dicky fajar kharisma_revisi_skripsi_DICKY FAJAR KHARISMA 1.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)

Abstract

In the world of electricity, as a provider of electricity, PLN has one obligation, namely to repair or replace electric power in the event of a disturbance/damage, where the disturbances that occur to consumers are basically not small. This study aims to produce a system that can perform calculations and analyze the classification of disturbance data for PLN UP3 Kediri based on the type of work using a decision tree with the C4.5 method. To apply the C45 algorithm, select criteria and attributes, for the criteria themselves are the results to be achieved, namely the Permanent and Temporary work categories, for the attribute values used are Substation, Rayon, Feeder and weather. Furthermore, each attribute is searched for Gain and Enterophy values. The final stage is to find the best value from each branch to get the results from C45. The results obtained are the number of data 1057 Permanent data 564 Temporary data 493 by displaying decision trees and calculations.

Dalam dunia kelistrikan, sebagai penyedia tenaga listrik PLN memiliki salah satu kewajiban yaitu melakukan perbaikan atau penggantian pada tenaga listrik jika terjadi gangguan/kerusakan, dimana gangguan yang terjadi pada konsumen pada dasarnya tidak sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat melakukan perhitungan dan menganalisa klasifikasi data gangguan PLN UP3 Kediri berdasarkan jenis pekerjaan menggunakan decision tree dengan metode C4.5. Untuk melakukan penerapan algoritma C45 memilih kriteria dan atribut, untuk kriteria sendiri adalah hasil yang akan dicapai yaitu kategori kerja Permanen dan Temporer, untuk nilai atribut yang dupakai adalah Gardu Induk, Rayon, Penyulang dan cuaca. Selanjutnya setiap atribut dilakukan pencarian nilai Gain dan Enterophy. Pada tahap akhir yaitu mencari nilai terbaik dari setiap cabang untuk mendapatkan hasil dari C45.Hasil yang diperoleh adalah jumlah data 1057 data Permanen 564 data Temporer 493 dengan menampilkan pohon keputusan dan perhitungan.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Data mining, Algoritma c4.5, Klasifikasi, Decision Tree data mining, algorithm c4.5, Classification, decision tree
Subjects: Skripsi
Bidang Keilmuan > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika
Depositing User: Nurul Hidayati
Date Deposited: 14 Oct 2025 08:22
Last Modified: 14 Oct 2025 08:22
URI: https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/2303

Actions (login required)

View Item
View Item