Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Data Keluhan Pelanggan PT. PLN (Persero) - sugrio dwi darmawan; Dewi Agushinta R; Murniyati Murniyati (JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research), 2022)
Listrik merupakan kebutuhan masyarakat yang bisa dianggap kebutuhan sangat penting. Untuk menjaga kualitas pelayanan pelanggan perusahaan listrik Negara harus senantiasa menjaga mutu dan pelayanannya tidak terkecuali keluhan pelanggan. Penelitian ini membahas tentang penerapan algoritma K-Means Clustering pada data keluhan pelanggan. Data yang digunakan adalah data keluhan pelanggan selama tahun 2020. Analisis penelitian ini Disajikan dalam 3 (tiga) tingkat cluster yaitu cluster keluhan tertinggi (C1), cluster keluhan menengah (C2), dan cluster keluhan rendah (C3). Data diolah menggunakan aplikasi Rapid Miner sebagai penyelesaiannya dan mendapatkan hasil akhir yaitu 2 jenis data keluhan berada di cluster tertinggi, 3 jenis keluhan di cluster menengah, dan 7 jenis keluhan di cluster terendah. Pengujian cluster menggunakan Davies Bouldin Index memiliki nilai sebesar 0,52 yang berarti antar anggota cluster memiliki kesamaan cukup baik. Hasil analisis dari penelitian ini dapat menjadi masukan untuk Perusahaan Listrik Negara agar menjadikan jenis laporan keluhan pelanggan dengan kategori tertinggi (C1) sebagai prioritas utama dalam meningkatkan pelayanan pelanggan guna menekan tingginya angka keluhan pada dua jenis laporan tertinggi yaitu PDPB dan Prabayar