Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.907
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURTEKSI Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Tunas Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) NUCLEUS: Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jutsi: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) J-Com (Journal of Computer) Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Journal Of Computer Science And Technology
Edi Kurniawan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal
Aerospace Engineering Arts Chemistry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Nursing Physics Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD

 1 
Implementasi Metode K-Means Clustering Tunggakan Rekening Listrik pada PT. PLN (Persero) Gardu Induk Kisaran Nurul Rahmadani; Edi Kurniawan
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 3, No 1 (2020): J SISKO TECH EDISI JANUARI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v3i1.201

Abstract

Tunggakan rekening listrik masih menjadi piutang yang besar bagi bangsa Indonesia, sehingga harus lebih ditingkatkan lagi kualitas pelayanan dari PT. PLN (Persero). Termasuk PT. PLN (Persero) Gardu Induk Kisaran terkhusus di Kecamatan Air Batu, dengan total tunggakan rekening listrik mencapai 10,5 miliar dari 12 desa dengan jumlah penduduk 41.873 jiwa. Banyak faktor yang mempengaruhi besarnya tunggakan, seperti kurangnya pelayanan, pencatatan meteran yang sering salah, serta ketidaktahuan masyarakat mengenai pentingnya bayar rekening listrik tepat waktu. Salah satu cara dalam menangani hal tersebut adalah dilakukannya sosialisasi terhadap masyarakat akan pentingnya bayar listrik tepat waktu. Akan tetapi, dana menjadi penghambat untuk melakukan sosialisasi ini di semua desa. Oleh karena itu, pengelompokan tunggakan listrik dapat membantu pihak PT. PLN (Persero) Gardu Induk Kisaran dalam mengambil keputusan yang tepat dalam memilih desa dengan tunggakan terbesardengan menggunakan metode K-Means Clustering. Pada penelitian ini, penerapan metode K-Means Clustering diimplementasikan pada aplikasi yang dibuat dengan 3 cluster dari 12 sampel data. Data yang digunakan dalam perhitungan algoritma k-means adalah jumlah penduduk yang menunggak, tarif daya, dan jumlah tunggakan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma k-means mampu mengelompokan data tunggakan terbesar, sedang, dan terendah.dalam pembuatan dokumen penjualan tiket pesawat dan juga memberikan keamanananya.
Co-Authors Abdul Karim Syahputra Afdhal Syafnur Andri Nata Emi Okta Purwita Sari Endang Sri Wangi Harahap Febri Dristyan Fifi Safitri Helmiah, Fauriatun Hommy Dorthy Ellyany Sinaga Indri Novita Sari Khairini Utami Br.Siagian Komariah Komariah Kumala Dewi Masitah Handayani Maulana Dwi Sena Nasrun Marpaung Niken Pratiwi Nofriadi Nofriadi Nofriadi Nofriadi Novica Irawati Nuriadi Manurung Nurul Rahmadani Pristiyanilicia Putri Riki Andri Yusda Rini Wahyuni Risnawati Risnawati Rolly Yesputra Roni Dalimunthe Sri Indah Kasih Sri Maharani Sri Rafika Dewi Sudarmin Sudarmin Tika Christy Yessica Siagian Zulfira Elisa Chan Zulvira Elisa Chan