## Penerapan Model K-Nearest Neighbors Dalam Klasifikasi Kebutuhan Daya Listrik Untuk masing-masing Daerah di Kota Lhokseumawe
Muhammad Sadli 1 , Fajriana 2 , Wahyu Fuadi 3 , Ermatita 4 , Iwan Pahendra 5
1 Teknik Elektro, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Indonesia. msadli@unimal.ac.id
2 Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Indonesia. Fajriana16@yahoo.co.id
3 Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Indonesia. wahyu.fuadi@unimal.ac.id
4 Teknik Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia. ermatitaz@yahoo.com
5 Teknik Elektro, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia. iwanpahendra@unsri.ac.id

## ABSTRACT
Classification  for  electric  power  requirements  for  each  region  is  very  necessary  in  order  to  describe  the  power  conditions needed This is very important for new customers to want to know the power provided, otherwise old customers can also see and reduce power or add power according to needs. The variable used is the area of the house, the amount of electric power that  will  be  used  and  has  been used,  the  combined  income  of  parents  (dirty)  /  month,  the  amount  of  power  of  the  lights  at home, then continued with the classification of the estimated electrical power provided. Furthermore, the classification used is  the  determination of  the  class  of  Tariff  /  Power  R-1/450  VA  subsidies,  R-1/900  VA  subsidies, R-1/900  VA-RTM  (capable Household) non-subsidized, R-1/1300  VA  non-subsidized,  and  Tariff  /  Power  class  R-1/2200  VA  non-subsidized. Furthermore, for testing using training data samples as many as 20 sample data from each customer that will be seen with the closest neighbors. For power samples consist of testing variables and classification types. K-Nearest Neighbors ( KNN) test for  house  area  is 3,  power  3,  income  2,  total  power,  3  and  energy  consumption  used  is 4.  Results  from  this  research  is  the application of technology in the KNN in the determination of the power requirements for each region at Lhokseumawe City.
Keywoard : Classification, clustering, load electricity, KNN

## INTISARI
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.
Kata Kunci: Klasifikasi, Pengelompokan ,beban listrik,

## 1.  PENDAHULUAN

## 1. Latar Belakang
Prakiraan  kebutuhan  energi  listrik untuk  sekarang  ini  sangat  penting  dalam melihat  keseluruhan  daya  yang  diberikan pada  masing-masing  daerah.  Konsumsi tenaga  listrik  setiap  tahunnya  terus meningkat  sejalan  dengan  peningkatan pertumbuhan ekonomi nasional. Peningkatan  pemakaian  suatu  energi listrik  suatu  wilayah  akan  terlihat  pada
suatu  upaya  dan  pemeliharaan  kapasitas dari  suatu  gardu  induk  yang  sesuai  dalam upaya  untuk  pemenuhan  energi  listrik tersebut.
Klasifikasi dan clustering memiliki keterbatasan apabila dilakukan oleh user,apabila    menampung  jumlah  data yang  ingin  diolah.  Selain  itu  bisa  juga terjadi  kesalahan  akibat  ketidaktelitian yang  dilakukan  sewaktu  mengolah  data klasifikasu  tersebut.hal  ini  juga  dapat terjadi  apabila terjadinya kesalahan akibat
tidak  adanya  hati-hatidalam  melakukan proses  tersebut.Proses  untuk  mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukanteknik  data  mining  yang  bisa digunakan  untuk  pengolahandata  menjadi sumber informasi yang biasanya menggunakan  metode  clustering.Teknik data  mining  dapat  digunakan  dalam sebuah  organisasi  yang  besar  dalam perusahaan  dengan  data  yang  besar  dan dapat  memberikan  informasi  yang  dapat mendukung suatu keputusan ( Kiron, dkk, 2012).
Permasalahan  sekarangan  adalah jika  besarnya  energi  listrik  yang  tidak sesuai dengan kebutuhan masyarakat pada masing-masing  daerah  yang  ada  di  kota lhokseumawe.  Selanjutnya  masalah  akan timbul  dengan  daya  yang  kecil  daripada permintaan  daya  pada  beban,  maka  akan terjadi  kekurangan  energi  pada  suatu daerah. Selanjutnya kebutuhan stok  untuk distribusi  listrik  pada  konsumen  harus optimal  sesuai  dengan  besar  kebutuhan dari  masyarakat  dan  industri  yang  berada di daerahnya.
Hal  ini  juga  akan  berpengaruh pada  pelanggan  PLN  kota  Lhokseumawe yang  terdiri  dari  beberapa  kecamatan seperti  kecamatan  muara  satu,  muara  dua dan blang mangat. Dimana untuk masing- masing pelanggan tersebut akan berpengaruh pada pemakaian jumlah daya yang  diberikan  untuk  pasang  baru  dan jumlah  daya  yang  telah  digunakan  bagi pelanggan  lama.  Kemudian  pentingnya klasifikasi  untuk  dapat  mengelompokkan besarnya  daya  pelanggan  yang  diberikan pada  masing-masing  daerah  pada  jumlah daya  yang  disesuaikan  dengan  nilai variable yang diberikan.  Sebaliknya apabila  ada  pelanggan  lama  untuk  yang ingin  menambah  daya/  mengurangi  daya yang  telah  diberikan,  kemudian  terdapat pelanggan yang tergolong kurang mampu, maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk dapat mengklasifikasi golongan pelanggan
yang  ingin  mengubah  penggolongan  daya tersebut.
Selanjutnya pentingnya
klasifikasi  untuk  kebutuhan  daya  listrik untuk masing-masing daerah dan pelanggan  lama  yang  ingin  mengurangi daya sesuai dengan kebutuhan dan penting juga bagi pelanggan pasang baru. Kebutuhan daya listrik ini sangat diperlukan  agar  dapat  menggambarkan kondisi daya yang diberikan.
Adanya  dikembangkan  suatu  model klasifikasi  sesuai  dengan  stok  kebutuhan untuk  kondisi  setiap  wilayah.  Untuk tujuan klasifikasidaya pada masing- masing  daerah  dapat  meliputi  pelanggan lama  dan  baru.  Pentingnya  sebuah  model klasifikasi untuk dapat melihat penggolongan  daya  yang  diberikan  pada masing-masing  pelanggan  dan  dapat  di masukkan  kedalam  daerah  yang  akan diberikan. Selanjutnya  model K-Nearest Neighbor (KNN). K-Nearest  Neighbor adalah metode klasifikasi  dengan mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  akan dievaluasi  dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Model ini  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi yang akan dilakukan data training didalam proses pelatihan tersebut. Sehingga diharapkan  adanya    suatu  sistem  yang dapat  melakukan  implementasi  penerapan model k-nearest neighbors dalam klasifikasi  kebutuhan  daya  listrik  untuk masing-masing daerah di kota lhokseumawe  dan  dapat  menyelesaikan permasalahan dalam menentukan
penggolongan daya yang diberikan.
2. Tinjauan Kasus
2.1 Kebutuhan  Energi Listrik
Energi  listrik  merupakan  salah  satu komponen terpenting dalam perkembangan suatu daerah. Perkembangan
pembangunan yang berkelanjutan  diiringi  dengan  kemajuan teknologi yang cukup pesat dan peningkatan taraf hidup dapat
menyebabkan  konsumsi  energi  listrik terus  meningkat  tinggi.  Untuk  memenuhi kebutuhan  energi  listrik  pada  masa  yang akan datang perlu dilakukan pembangunan  dan  pengembangan  sistem kelistrikan  yang  ada  pada  PT.  PLN (Persero)  sehingga  mampu  melayani kebutuhan  energi  listrik  pada  masa  yang akan  datang.  Salah  satu  cara  adalah dengan melakukan prediksi atau prakiraan kebutuhan  energi  listrik  dalam  beberapa tahun  kedepan  dengan  memanfaatkan data-data  historis  konsumsi  energi  listrik pada  masa  lampau.  (Antonov  dan  arif, 2015).
Prediksi kelistrikan merupakan salah satu  bidang  yang  banyak  diteliti  karena listrik  merupakan  salah  satu  jenis  energi utama,  sehingga  diperlukan  perencanaan yang  baik  untuk  mengetahui  permintaan listrik di masa lalu (Chang, dkk, 2009) 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  sebuah  metode untuk mengelompokkan data secara sistem  menurut  aturan  dan  kaidah  yang telah  ditetapkan.  Klasifikasi  juga  dapat diartikan pengelompokkan data atau objek baru  berdasarkan  variabel  yang  diamati dengan  tujuan  untuk  memprediksi  suatu objek  daru  yang  masih  belum  diketahui kelas  atau  kategorinya  (Tri  Halomoan Simanjuntak,2014).
K-Nearest Neighbor (KNN)
merupakan  model  yang  sering  digunakan pada  klasifikasi  data.  Algoritma  ini digunakan untuk mengklasifikasikan terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut.    KNN  merupakan suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dengan  hasil  dari query  instance yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada KNN.  Tujuan  dari  algoritma  ini  ialah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  atribut  dan training  sample (Larose,  2005).    Prinsip  umum  dari
algoritma  ini  adalah  menemukan k data training  untuk  menentukan k-nearest neighbor berdasarkan ukuran jarak. Selanjutnya  mayoritas  dari k tetangga terdekat  akan  menjadi  dasar  untuk memutuskan kategori dari sample.
Klasifikasi merupakan proses mengidentifikasi  obyek  ke  dalam  sebuah kelas,  grup,  atau  ketegori  berdasarkan prosedur,  karakteristik  &  definisi  yang telah ditentukan sebelumnya (KNN dilakukan  dengan  mencari  kelompok  k objek  dalam  data  training  yang  paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing Han dan Kamber. 2006). 2.3. K-Nearest Neighbor (KNN)
Menurut  Kusrini  (2009)  algoritma
K- Nearest Neighbor merupakan salah satu metode yang digunakan dalam pengklasifikasian. Prinsip kerja K-Nearest Neighbor (KNN)  adalah  mencari  jarak terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan K tetangga ( neighbor ) terdekatnya dalam data pelatihan. Teknik ini termasuk dalam kelompok
klasifikasi
nonparametric . Di sini kita tidak memperhatikan  distribusi  dari  data  yang ingin kita kelompokkan. Teknik ini sangat sederhana  dan  mudah  diimplementasikan. Mirip  dengan  teknik  klastering,  kita mengelompokkan suatu data baru berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke beberapa data/tetangga ( neighbor ) terdekat.
Data mining merupakan serangkaian proses  yang  terdiri  dari  persiapan  data, penerapan  algoritma  data  mining  dan menampilkan  hasil    proses  secara  visual. Proses  pertama  kali  yang  harus  dilakukan adalah menyiapkan data untuk proses data mining (Bestein, dkk,, 2005).
Tujuan  dari  algoritma  k-NN  adalah  untuk mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan atribut dan training samples. Dimana hasil dari sampel uji  yang baru diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada k-NN.  Algoritma  k-NN  menggunakan
klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai prediksi  dari  sampel  uji  yang  baru.  Jarak yang  digunakan  adalah  jarak  Euclidean Distance  (Han  J  and  Kamber  ).  Jarak Euclidean adalah jarak yang paling umum digunakan pada data numeric.
Nilai k yang terbaik untuk algoritma ini  tergantung  pada  data.  Secara  umum, nilai k yang  tinggi  akan  mengurangi  efek noise pada  klasifikasi.  Kasus  khusus dimana klasifikasi diprekdisikan
berdasarkan  training  data  yang  paling dekat disebut algoritma K-Nearest
Neighbor adalah : (1) Tentukan parameter K ; (2) Hitung jarak antara data  yang akan dievaluasi    dengan  semua  pelatihan;  (3) Urutkan  jarak  yang  terbentuk  (dari terkecil  ke  terbesar);  (3)  Tentukan  jarak terdekat sejumlah K ; (4) Pasangkan kelas yang  bersesuaian;    (5)  Cari  jumlah  kelas dari  tetangga  yang  terdekat  dan  tetapkan kelas  tersebut  sebagai  kelas  data  yang akan dievaluasi.  Rumus KNN:
      p i i i i x x d 1
2 1 2
…..........(1)
Keterangan:
1 x = Data Uji
2 x = Data Sampel
i = Variabel Data
d = Jarak
p = Dimensi Data
Teknik  ini  sangat  sederhana  dan mudah  diimplementasikan.  Dalam  hal  ini jumlah  data/tetangga  terdekat  ditentukan oleh user yang  dinyatakan  dengan k . Algoritma  k-NN  adalah  algoritma  yang menentukan  nilai  jarak  pada  pengujian data testing dengan data training berdasarkan  nilai  terkecil  dari  nilai ketetanggaan  terdekat  (Goujon,  dkk  : 20017).

## 3. Metodologi Penelitian
3.1 Tahapan-Tahapan Penelitian
1. Melakukan  identifikasi  masalah  untuk pelanggan  lama  dan  baru  yang  akan
dimasukkan  dalam  sistem,  selanjutnya melakukan  analisa  kebutuhan  sistem, beserta  pengembangan  system  yang akan dibuat.
2. Melakukan  penentuan  variable  dan jenis  kelompok  kebutuhan  sesuai dengan  daya  yang  akan  diberikan berdasarkan  dari  variable  yang  di ambil.
3. Mengumpulkan  data  kebutuhan  daya listrik,  beban  listrik,  konsumsi  energi listrik  dari  masing-masing  daerah  di lhokseumawe yang kemudian dijadikan sebagai  data  pendukung.  Selanjutnya data  tersebut  dijadikan  total  daya  yang terpasang.
4. Pemisahan  data  sesuai  kebutuhan  daya listrik  lama  dan  baru  yang  akan dimasukkan  kedalam  klasifikasi  daya tersambung dari masing-masing daerah.
5. Memasukkan  data-data  keseluruhan jumlah  pelanggan  pln  daya  terpasang dan  konsumsi  energi  listrik  hasil  dari pemasukan  tersebut  akan  dimasukkan kedalam database.
6. Perancangan  database  dan  membuat diagram  konteks  secara  umum  untuk penerapan  model  k-nearest  neighbors dalam klasifikasi kebutuhan daya listrik untuk  masing-masing  daerah  di  kota lhokseumawe
7. Melakukan  pembuatan  database  untuk data  pelanggan,  daerah  pelanggan  dan data  uji  yang  akan  di  tampilkan  pada proses  penerapan  model  k-nearest neighbors  dalam  klasifikasi  kebutuhan daya listrik
8. Melakukan pembuatan proses tampilan user interfase pada penerapan model k- nearest  neighbors  dalam  klasifikasi kebutuhan daya listrik di kota lhokseumawe.

## 3.2 Lokasi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  mengambil lokasi  penelitian  di  Kota  Lhokseumawe
Provinsi Aceh pada masing-masing pelanggan.

## 3.3 Model Yang Digunakan
Model  penerapan  yang  digunakan untuk  klasifikasi  adalah  dengan  model  k- nearest  neighbors  dan  sistem  yang dibangun berbasis web.

## 3.4. Analisa Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  di analisis  berupa  data  masing-masing  dari pelanggan  yang  berada  di  daerah  kota lhokseumawe berdasarkan  data pelanggan lama  dan  baru.  Data  yang  diberikan diantaranya  data  daya  kebutuhan  listrik berdasrakan variable yang akan diinputkan  kedalam  sistem.  Selanjutnya data  yang  berasal  dari  pelanggan  untuk dilakukan pemisahan data sesuai
kebutuhan  peneliti  yang  diperoleh  di daerah masing-masing.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Analisa Sistem
Analisis  penerapan  model  k-nearest neighbors  dalam  klasifikasi  kebutuhan daya  listrik  untuk  masing-masing  daerah di  kota  lhokseumawe  kepuasan  penduduk Kota  Lhokseumawe  sangat  penting  untuk mengetahui  jumlah  daya  yang  diberikan untuk pelanggan baru, sebaliknya pelanggan  lama  juga  dapat  mengetahui kebutuhan  untuk  mengkonsumsi  energi yang  terpakai  sehingga  apabila  ingin mengajukan penurunan daya atau kenaikan  daya  dapat  di  analisis  melalui system  yang  akan  dibuat.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  menghasilkan  nilai klasifikasi  dalam  pengambilan  keputusan sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan bagi  pihak  PLN  dalam  mengambil kebijakan  dalam  menganalisis  dan  dari pihak  masyarakat  juga  dapat  dijadikan rekomendasi.  Kontribusi  mendasar  pada penelitian  ini  adalah  adanya  aplikasi teknologi berbasis web dalam data mining dalam  klasifikasi  daya  yang  diberikan, adanya  penentuan  kebutuhan  daya  untuk
masing-masing daerah berdasarkan pelanggan yang telah diklasifikasi penggolongan jenis daya.
4.2  Manual  K-nearest  neighbors  dalam klasifikasi kebutuhan daya listrik
Adapun kriteria yang akan digunakan  dalam  penerapan  model  k- nearest neighbors dalam klasifikasi kebutuhan  daya  listrik  untuk  masing- masing  daerah  di  kota  lhokseumawe adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Kriteria Klasifikasi K-NN Kriteria Keterangan C1 Luas rumah dan kondisi C2 Besaran daya C3 Pendapatan C4 Jumlah Daya pemakain C5 Konsumsi Energi C6 Pekerjaan Adapun jenis klasifikasi pengelompokkan    yang  akan  digunakan dalam penerapan model k-nearest neighbors  dalam  klasifikasi  kebutuhan daya  listrik  untuk  masing-masing  daerah di  kota  lhokseumawe  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 2 Jenis Pengelompokkan Klasifikasi K-NN
Golongan Tarif/Daya Keterang an Tarif (Rp /kWh) Klasifikasi R-1/450 VA Subsidi 415 C1 R-1/900 VA Subsidi 586 C2 R-1/900 VA-RTM Non- Subsidi 1352 C3 R-1/1300 VA Non- Subsidi 1467.28 C4 R-1/2200 VA Non- Subsidi 1467.28 C5
Adapun  training  data  sample  untuk jenis  klasifikasi  pengelompokkan    yang akan  digunakan  dalam  penerapan  model k-nearest  neighbors  dalam  klasifikasi kebutuhan  daya  listrik  untuk  masing- masing  daerah  di  kota  lhokseumawe adalah sebagai berikut:

## Tabel 3 Training Data Sample Klasifikasi K-NN
Training Data Sampel No. Sampel Kriteria Klasifika si Jenis C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 2 2 2 3 3 KEL 2 2 3 3 3 3 3 KEL 4 3 1 1 2 3 2 KEL 1 4 1 2 2 4 3 KEL 3 5 2 3 2 4 4 KEL 4 6 4 4 4 5 4 KEL 6 7 3 3 5 4 5 KEL 5 8 3 3 4 4 3 KEL 6
9 1 3 2 3 2 KEL 3
10 2 3 1 4 4 KEL 4 11 4 3 3 3 5 KEL 6 12 3 4 3 3 2 KEL 5 13 2 3 4 2 4 KEL 3 14 4 4 3 5 5 KEL 6 15 2 3 2 3 6 KEL 4 16
1 2 1 2 2 KEL 1
17 2 3 2 2 3 KEL 2 18 3 2 4 4 4 KEL 5
19 4 3 5 4 4 KEL 6 20 2 3 4 4 3 KEL 4
Adapun  sample  data  pengujian untuk  jenis  klasifikasi  pengelompokkan yang  akan  digunakan  dalam  penerapan model k-nearest neighbors dalam
klasifikasi  kebutuhan  daya  listrik  untuk masing-masing daerah di kota lhokseumawe adalah sebagai berikut:
Tabel 4 Training Data Pengujian Klasifikasi K-NN Pengujian Pelanggan
C1 C2 C3 C4 C5 C6
X
3 3 2 3 3 3
Tabel 5 Training Data Pengujian Klasifikasi K-NN
No. Samp el Jarak Masing-Masing Kriteria Sampel dengan Uji JAR AK Klasifik asi
C1 C2 C 3 C 4 C
5
1 0 1 0 0 1 1.414 KEL 2
No. Samp el Jarak Masing-Masing Kriteria Sampel dengan Uji JAR AK Klasifik asi C1 C2 C 3 C 4 C 5
2 1 0 1 0 1 1.732 KEL 4 3 1 4 0 0 4 3.000 KEL 1 4 1 1 0 1 1 2.000 KEL 3 5 0 0 0 1 0 1.000 KEL 4 6 4 1 4 4 0 3.606 KEL 7 7 1 0 9 1 1 3.464 KEL 5 8 1 0 4 1 1 2.646 KEL 6 9 1 0 0 0 4 2.236 KEL 3 10 0 0 1 1 0 1.414 KEL 4 11 4 0 1 0 1 2.449 KEL 6 12 1 1 1 0 4 2.646 KEL 5 13 0 0 4 1 0 2.236 KEL 3 14 4 1 1 4 1 3.317 KEL 7 15 0 0 0 0 4 2.000 KEL 4 16 1 1 1 1 4 2.828 KEL 1 17 0 0 0 1 1 1.414 KEL 2 18 1 1 4 1 0 2.646 KEL 5 19 4 0 9 1 0 3.742 KEL 7 20 0 0 4 1 1 2.449 KEL 4
Dari  data  tersebut  dapat  dilihat dengan  nilai  k  rangking  3  yang  diambil didapat 3 nilai jarak yang terdekat/terkecil dengan  data  sampel  yaitu  jenis  kelompok daya yaitu Kelompok 3.
4.3  Implementasi  penerapan  model  K-
Nearest Neighbors
dalam klasifikasi  kebutuhan  daya  listrik untuk  masing-masing  daerah  di kota lhokseumawe
1.  Tampilan  Penerapan  Model  K-Nearest Neighbors
Adapun  tampilan  untuk  K-Nearest
Neighbors  dalam  klasifikasi  kebutuhan daya  listrik  untuk  masing-masing  daerah di  kota  lhokseumawe  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 4.1 Tampilan Utama Program
2. Tampilan Data latih Model K-Nearest Neighbors
Adapun  tampilan  untuk  data  latih K-Nearest  Neighbors  dalam  klasifikasi kebutuhan  daya  listrik  untuk  masing- masing  daerah  di  kota  lhokseumawe adalah sebagai berikut:

## Gambar 4.2 Tampilan Data Latih
2.  Tampilan  Data  latih  Model  K-Nearest Neighbors
Adapun tampilan perhitungan untuk  melihat  jarak  K-Nearest  Neighbors dalam  klasifikasi  kebutuhan  daya  listrik untuk  masing-masing  daerah  di  kota lhokseumawe adalah sebagai berikut:

## Gambar 4.3 Tampilan Perhitungan KNN
3. Tampilan Pengujian K-Nearest Neighbors Adapun tampilan perhitungan untuk  pengujian    K-Nearest  Neighbors dalam  klasifikasi  kebutuhan  daya  listrik untuk  masing-masing  daerah  di  kota lhokseumawe adalah sebagai berikut:

## Gambar 4.4 Tampilan Pengujian KNN

## 5.1 Kesimpulan
Adapun kesimpulan dari K-
Nearest  Neighbors  dalam  klasifikasi kebutuhan  daya  listrik  untuk  masing- masing  daerah  di  kota  lhokseumawe adalah sebagai berikut:
Jurnal ECOTIPE, Volume 5, No.2, Oktober 2018 p-ISSN 2355-5068 e-ISSN 2622-4852
1. Dengan  adanya  penerapan  K-Nearest Neighbors  dalam  klasifikasi  kebutuhan daya  listrik  untuk  masing-masing daerah di kota lhokseumawe,
pelanggan  PLN  Kota  Lhokseumawe dapat mengetahui klasifikasi pengelompokan  daya  yang  diberikan sesuai  dengan  criteria  yang  telah ditentukan.
2. Dengan  adanya  aplikasi  K-Nearest Neighbors  dapat  dijadikan  sebagai rekomendasi dalam pengambilan kebijakan  dalam  hal  penambahan  daya untuk masing-masing masyarakat sesuai dengan kebutuhan.
5.2 Saran
1. Untuk  klasifikasi  kebutuhan  daya listrik  untuk  masing-masing  daerah  di kota lhokseumawe lebih baiknya menggunakan  penggabungan  metode dan  di  uji  dari  masing-masing  metode mana yang lebih baik
2. Program selanjutnya lebih baik digunakan cluster untuk masing- masing  daerah  yang  ada  di  kota lhokseumawe.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bestein,  A.,  Provost,  F.,  Hill,  S., Toward intelligent  assistance for a data mining  process:  an  ontologybased approach for cost-sensitive
classification,  Knowledge  and  Data Engineering  Volume:17  503  -  518
April 2005
[2]  Chang,  P.  C.,  Fan,  C.Y.  dan  Hsieh,  J. C.,  2009.  A  Weighted  Evolving  Fuzzy Neural Network for Electricity Demand Forecasting. IEEE, pp.330-35.
[3]  Antonov,  Rahman  Arief,  2015 Provinsi Sumatera Barat Hingga Tahun 2024  Dengan  Metode  Analisis  Regresi Linear Berganda, Jurnal Teknik Elektro ITP,  Volume 4, No. 2;  Juli 2015 ISSN 2252-3472
[4] D. Kiron, R. Shockley, N. Kruschwitz, G.  Finch,  andM.  Haydock,  Analytics: The  Widening  Divide,  MIT  Sloan Management  Review,  53(2),  1-22, 2012.
[5]  Goujon  G,  Chaoqun,  Jianhong  W. Data  Clusterin  :Theory,  Algorithms, and Applications. Virginia: ASA;2007.
[6]  Han,  J.  dan  Kamber,  M.  2006.  Data Mining  Concepts  and  Techniques Second  Edition.  Morgan  Kaufmann Publishers.
[7] Kusrini, 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta, 2009.
[8]  Larose,  D.  T.  2005.  Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. Wiley, Chichester.
[9]  Tri  Halomoan  Simanjuntak,  Wayan Firdaus  Mahmudy  dan  Sutrisno.  2014. Implementasi Modified K-Nearest Neighbor  dengan  Otomatisasi  Nilai  K Pada Pengklasifikasian
Penyakit Tanaman  Kedelai.  online  :  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/jptiik/article/do wnload/15/21/