Intensitas penggunaan sosial media atau lebih tepatnya microblogging site twitter di Indonesia dimanfaatkan oleh salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yaitu PT PLN sebagai tempat pengaduan keluhan pelanggannya secara
online. Namun, dikarenakan adanya beberapa kelemahan dalam penyampaian keluhan melalui twitter, dibutuhkan suatu inovasi aplikasi yang dapat mendukung pekerjaan administrator twitter @pln_123 dalam mengklasifikasi tipe keluhan pelanggan PT PLN. Dalam perancangan aplikasi klasififkasi, penulis menggunakan metode analisis text mining K-Nearest Neighbor yang menghitung tingkat kemiripan dokumen dengan menggunakan cosine similarity. Hasil dari penilitian ini adalah suatu aplikasi yang dapat melakukan otomatisasi klasifikasi keluhan pelanggan PT PLN dari twitter @pln_123 berdasarkan tipe-tipe keluhannya yang sesuai dengan prosedur operasi standar (POS) penanganan keluhan pelanggan PT PLN sehingga akan memudahkan administrator untuk mengelola keluhan-keluhan tersebut.

The intensity of social media usage or more precisely usage of microblogging site like twitter in Indonesia is utilized by one of State-Owned Enterprise (BUMN) that is PT PLN as a place of online media for customer complaints forwarding. However, due to some weaknesses in the delivery of complaints through twitter, it takes an innovative application that can support the work of twitter administrator @pln_123 in classifying the type of PT PLN customer complaints. In the design of classification applications, the author uses the method of text mining analysis K-Nearest Neighbor which calculates the level of similarity of documents by using cosine similarity. The result of this research is an application that can automate the classification of PT PLN customer complaints from twitter @pln_123 based on their complaint types in accordance with Standard Operating Procedure (SOP) about PT PLN customer complaints handling so that will make the administrator easier to manage that complaints.