Meningkatnya kebutuhan listrik menuntut pembangkit beroperasi andal dan efisien,
termasuk ketersediaan air baku dari desalination plant di PLTGU Cilegon. Penjadwalan
pemeliharaan unit masih banyak bergantung pada evaluasi manual, sehingga berisiko
terlambat mendeteksi penurunan performa. Penelitian ini bertujuan merancang model
prediksi pemeliharaan desalination plant tipe multistage evaporator dengan metode K-
Nearest Neighbors untuk mengklasifikasikan kondisi operasi menjadi Good, Degradation,
dan Action Needed sebagai dasar pembentukan health index. Data historis operasi diolah
dalam bentuk time-series interval 15 menit pada periode 2 Januari 2020 sampai 23 Desember
2022, dengan empat fitur utama yaitu Sea Water Supply Flow, LP Steam Temperature, Brine
Temperature, dan Distillate Water Flow. Setelah proses cleaning, dataset final berjumlah
14.592 baris. Penentuan parameter tetangga dilakukan melalui pengujian nilai 3 sampai 20
dan menghasilkan nilai terbaik 9 dengan akurasi 79,04 persen pada data uji. Evaluasi
menunjukkan kesalahan paling dominan terjadi pada transisi Degradation dan Action
Needed, serta terdapat risiko prediksi Action Needed menjadi Good sebesar 13 persen. Model
selanjutnya dirancang untuk diintegrasikan ke sistem pemantauan agar menghasilkan
peringatan dini berbasis kondisi.