Implementasi Algoritma K-Means Clustering Penggunaan Sumber Daya BBM Pada Genset Di PT Telkom Arnet Medan

Abstract

Penelitian ini mendeskripsikan dan mengkaji mengenai permasalahan, pertama mengenai bagaimana menerapkan data minning dalam menganalisis data pada penggunaaan jam operasi genset tertinggi dan terendah. Kedua, bagaimana menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam pengolahan data dan menghasilkan informasi terhadap jam operasi dan pemakaian bbm pada genset. Penelitian ini menggunakan K-Means Clustering bertujuan untuk memberikan pengertahuan baru mengenai informasi genset menggunakan algoritma K-Means Clustering dan mengertahui pengggunaan jam opersai genset tertinggi dan terendah dari setiap STO yang terdapat pada Telkom Arnet Medan. Berdasarkan data yang didapat dari hasil peng-clusteran, hasil yang di dapat dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa : 1) pengujian dilakukan dalam 2 kali iterasi clustering pada data genset; 2) data diolah menggunakan rapidminer untuk ditentukan centroid dalam 2 cluster yaitu cluster utntuk penggunaan jam operasi genset tertinggi (C1) dan cluster untuk penggunaan jam operasi terendah (C2); 3) Dari data 23 lokasi genset didapatkan 1 STO cluster penggunaan jam operasi genset tertinggi yaitu STO Tembung japati, 22 STO cluster penggunaan jam operasi genset terendah; 4) Nilai Davies Bouldin yang dihasilkan dari proses validitas cluster sebesar 0.036