Analisis Pemakaian Energi Listrik Pelanggan Prabayar 1 Phasa Menggunakan Klaster K-Means Dan Fuzzy C-Means

Ariansyah, Achmad (2023) Analisis Pemakaian Energi Listrik Pelanggan Prabayar 1 Phasa Menggunakan Klaster K-Means Dan Fuzzy C-Means. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 6032211199-Master_Thesis.pdf] Text
6032211199-Master_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 1 October 2025.

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Saat ini pertumbuhan pelanggan prabayar PT PLN (Persero) meningkat cukup pesat. Berdasarkan data pengusahaan jumlah pelanggan PT PLN (Persero) Unit Induk Distribusi Kalimantan Timur dan Kalimantan Utara, komposisi pelanggan Prabayar sebesar 70% dari total pelanggan. Transaksi energi kwh meter prabayar dilakukan dengan pembelian token oleh pelanggan kemudian dilakukan input nomor token ke dalam kwh meter. Proses monitoring pemakaian pelanggan prabayar saat ini hanya pada pelanggan yang tidak pernah membeli token.
Berdasarkan jumlah populasi pelanggan prabayar saat ini, maka dibutuhkan metode pengamatan untuk melakukan evaluasi terhadap karakteristik konsumsi energi listrik dan Menyusun strategi pemasaran terhadap pelanggan prabayar tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan pelanggan prabayar khususnya 1 phasa di ULP Balikpapan Utara dan Menyusun strategi pemasaran. Pengelompokkan pelanggan tersebut berdasarkan pembelian token periode Januari - September tahun 2022 baik secara jumlah kwh maupun secara rupiah pembelian. Metode pengelompokan yang digunakan adalah algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan seluruh tarif menggunakan metode K-Means memiliki nilai indeks DBI yang lebih baik daripada metode Fuzzy C-Means dengan seluruh nilai indeks DBI pada 5 golongan tarif berkisar antara 0,4944 – 0,5281. Hasil pengujian dengan Analysis of Varians (ANOVA) seluruh kelompok menunjukkan perbedaan yang signifikan dengan mayoritas nilai P-value < 5% antara kelompok satu dengan kelompok yang lainnya. Kelompok. terbaik telah ditentukan karakteristiknya dan digunakan sebagai sasaran implementasi strategi manajemen untuk meningkatkan penjualan dan pengamanan pendapatan terhadap 73.600 pelanggan yang sebelumnya telah dilakukan identifikasi dengan Analisa SWOT. Strategi pemasaran terhadap pelanggan prabayar adalah sesuai dengan karakteristik yang terbentuk hasil pengelompokan mulai melakukan pemeriksaan pelanggan sampai dengan memberikan layanan prioritas.
=================================================================================================================================
Currently, PT PLN (Persero)'s prepaid customer growth has increased quite rapidly. Based on business data on the number of customers of PT PLN (Persero) Main Unit Distribution of East Kalimantan and North Kalimantan, the composition of prepaid customers is 70% of the total customers. Prepaid kwh meter energy transactions are carried out by purchasing a token by the customer then inputting the token number into the kwh meter. The process of monitoring prepaid customer usage is currently only for customers who have never purchased tokens. According to the current population of prepaid subscribers, an observational method is needed to evaluate the characteristics of electricity consumption and develop a marketing strategy for these prepaid subscribers. The purpose of this study is to group prepaid customers, especially 1 phase at ULP North Balikpapan and develop marketing strategies. The customer grouping is based on token purchases for the January - September 2022 period, both in terms of kwh and in rupiah purchases. The clustering method used is the K-Means and Fuzzy C-Means algorithms. Based on research’s showed that the grouping of all tariffs using the K-Means method had a better DBI index value than the Fuzzy C-Means method with all DBI index values for 5 tariff groups ranging from 0.4944 – 0.5281. The results of testing with the Analysis of Variance (ANOVA) for all groups showed a significant difference with the majority of P-value <5% between one group and another. Group. The best characteristics have been determined and used as the target of implementing management strategies to increase sales and secure revenue for 73,600 customers which have previously been identified by SWOT analysis. The marketing strategy for prepaid customers is in accordance with the characteristics formed by the grouping results, starting from conducting customer inspections to providing priority services.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Fuzzy C-Means, Clustering, K-Mean, Prepaid Customer, PT PLN
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions: Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User: Achmad Ariansyah
Date Deposited: 07 Aug 2023 03:17
Last Modified: 07 Aug 2023 03:17
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/104153

Actions (login required)

View Item View Item