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, 2020)
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.