METODE K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA PELANGGAN BERDASARKAN PEMAKAIAN AIR PADA PDAM TIRTA GIRI NATA KOTA CIREBON - Muhammad Abdul Jabbar; Ardhi Akmaludin Jadhira (INFOTECH journal, 2026)
Peningkatan jumlah pelanggan dan kebutuhan air bersih menyebabkan Perusahaan Umum Daerah (Perumda) Air Minum Tirta Giri Nata Kota Cirebon memerlukan pengelolaan data pelanggan yang lebih efektif untuk mendukung perencanaan distribusi air dan pengambilan keputusan. Proses identifikasi pola pemakaian air yang masih dilakukan secara konvensional menyulitkan perusahaan dalam mengetahui karakteristik konsumsi pelanggan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan tingkat pemakaian air sehingga diperoleh informasi mengenai kelompok pelanggan dengan konsumsi rendah, sedang, dan tinggi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan tahapan pengumpulan data, data preprocessing, penentuan jumlah cluster (k = 3), perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance, pembaruan centroid secara iteratif hingga konvergen, serta evaluasi hasil menggunakan Davies–Bouldin Index (DBI). Data yang digunakan berjumlah 42 pelanggan berdasarkan volume pemakaian air (m³). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil membentuk tiga cluster, yaitu Cluster 1 sebanyak 20 pelanggan dengan rata-rata pemakaian 8,5 m³ (kategori rendah), Cluster 2 sebanyak 15 pelanggan dengan rata-rata 18,3 m³ (kategori sedang), dan Cluster 3 sebanyak 7 pelanggan dengan rata-rata 36,4 m³ (kategori tinggi). Hasil validasi menghasilkan nilai DBI sebesar 0,231, yang menunjukkan kualitas cluster yang baik. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma K-Means efektif digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan pola konsumsi air sehingga dapat mendukung pengelolaan distribusi air, evaluasi penggunaan, dan pengambilan keputusan pada Perumda Air Minum Tirta Giri Nata Kota Cirebon.