PENERAPAN MODEL K-NEAREST NEIGHBORS DALAM KLASIFIKASI KEBUTUHAN DAYA LISTRIK UNTUK MASING-MASING DAERAH DI KOTA LHOKSEUMAWE - Muhammad Sadli; Fajriana Fajriana; Wahyu Fuadi; Ermatita Ermatita; Iwan Pahendra (Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering), 2018)
Klasifikasi kebutuhan daya listrik untuk masing-masing daerah sangat diperlukan agar dapat menggambarkan kondisi daya yang dibutuhkan. Hal ini sangat penting untuk pelanggan baru yang ingin mengetahui daya yang diberikan, sebaliknya pelanggan lama juga dapat melihat dan menurunkan daya atau menambah daya sesuai dengan kebutuhan. Adapun variable yang di gunakan pada penelitian ini adalah luas rumah, besaran daya listrik yang akan digunakan dan telah digunakan, pendapatan gabungan orang tua (kotor) / bulan, jumlah daya lampu yang ada dirumah, kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi perkiraan daya listrik yang berikan. Klasifikasi yang digunakan adalah penentuan golongan Tarif/Daya R-1/450 VA subsidi, R-1/900 VA subsidi, R-1/900 VA-RTM (Rumah Tangga mampu) non subsidi, R-1/1300 VA non subsidi, dan Tarif/Daya R-1/2200 VA non subsidi. Selanjutnya untuk pengujian menggunakan data training sampel sebanyak 20 data sampel dari masing-masing pelanggan yang akan dilihat pengujiannya dengan tetangga yang paling dekat. Untuk sampel daya terdiri dari variable pengujian dan klasifikasi jenis pengelompokan. Pengujian K-Nearest Neighbors (KNN) untuk luas rumah nilai nya 3, besaran daya 3, pendapatan bernilai 2, jumlah daya keseluruhan, 3 dan konsumsi energi yang digunakan adalah 4. Hasil dari penelitian ini adanya aplikasi teknologi dalam model KNN dalam pengelompokan penentuan kebutuhan daya untuk masing-masing daerah di Kota Lhokseumawe.