Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Studi Kasus: Data Keluhan Pelanggan PT. PLN (Persero)
Sugrio Dwi Darmawan 1 , Dewi Agushinta R. 2* , Murniyati 3
Program Pascasarjana Magister Sistem Informasi 1
Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi 2, 3 Universitas Gunadarma
Email: sugrio.darmawan@gmail.com ,  dewiar@staff.gunadarma.ac.id murni_rk@staff.gunadarma.ac.id
Received: Febuary 10, 2022 . Revised: February 25, 2022 . Accepted: March 20, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 327-340
Abstrak: Listrik  merupakan  kebutuhan  masyarakat  yang  bisa  dianggap  kebutuhan  sangat penting.  Untuk  menjaga  kualitas  pelayanan  pelanggan  perusahaan  listrik  Negara  harus senantiasa menjaga mutu dan pelayanannya tidak terkecuali keluhan pelanggan. Penelitian ini membahas  tentang  penerapan  algoritma K-Means  Clustering pada  data  keluhan  pelanggan. Data  yang  digunakan  adalah  data  keluhan  pelanggan  selama  tahun  2020.  Analisis  penelitian ini  Disajikan  dalam  3  (tiga)  tingkat cluster yaitu cluster keluhan  tertinggi  (C1), cluster keluhan menengah (C2), dan cluster keluhan rendah (C3). Data diolah menggunakan aplikasi Rapid Miner sebagai penyelesaiannya dan mendapatkan hasil akhir yaitu 2 jenis data keluhan berada di cluster tertinggi, 3 jenis keluhan di cluster menengah, dan 7 jenis keluhan di cluster terendah.  Pengujian cluster menggunakan Davies  Bouldin  Index memiliki  nilai  sebesar  0,52 yang  berarti  antar  anggota cluster memiliki  kesamaan  cukup  baik.  Hasil  analisis  dari penelitian ini dapat menjadi masukan untuk Perusahaan Listrik Negara agar menjadikan jenis laporan  keluhan  pelanggan  dengan  kategori  tertinggi  (C1)  sebagai  prioritas  utama  dalam meningkatkan  pelayanan  pelanggan  guna  menekan  tingginya  angka  keluhan  pada  dua  jenis laporan tertinggi yaitu PDPB dan Prabayar.
Kata kunci: Analisis; Data Mining ; K-Means ; Clustering ; Keluhan Pelanggan
Abstract: Electricity is a basic need that plays a crucial role for the community. In order to maintain the quality of the customer service, Perusahaan Listrik Negara (PLN) is obligated to control  the  quality  and  service  department,  including  the  customer  complaints.  This  study discusses  the  application  of  the  K-Means  Clustering  algorithm  to  customer  complaint  data. The  data  is  collected  from  customer  complaint  data  during  2020.  The  analysis  of  this  study uses  3  (three)  cluster  levels,  which  are  the  highest  complaint  type  cluster  (C1),  the  medium complaint type  cluster (C2), and the low  complaint  type  cluster  (C3). The data  is processed using the Rapid Miner application as a solution and resulted in two types of complaint data in the  highest  cluster,  three  types  of  complaints  in  the  middle  cluster,  and  seven  types  of complaints in the lowest cluster. Cluster testing using the Davies Bouldin Index has a value of 0.52 which means that the cluster members have fairly good similarities. The analysis result from this study can be valuable input for the State Electricity Company (PLN) to propose the customer  complaint report  with the highest  category (C1) as a top  priority in  improving  the customer service aspect to suppress the high number of complaints in the two highest types of reports, namely PDPB and Prepaid.
Keywords: Analysis; Clustering; Customer Complaints; Data Mining; K-Means
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022

## I. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini  membuat  manusia  hidup  dalam  suasana  yang  nyaman  dan praktis. Hal ini dimungkinkan dengan adanya energi listrik. Dengan energi listrik, berbagai jenis peralatan listrik dapat diubah menjadi energi putar, panas, cahaya, serta sinyal audio-video, sesuai kebutuhan.
Listrik merupakan kebutuhan masyarakat yang sangat penting. PT. PLN (Persero) sebagai BUMN yang menjalankan  usaha  distribusi  energi  listrik  ke  pelanggan  dituntut  untuk  menjaga  citra  perusahaan  ( corporate image ),  jangan  sampai  menjadi  implikasi  negatif  yang  dapat  mengurangi  kepercayaan  pelanggan  kepada perusahaan, dan akhirnya akan mengurangi citra perusahaan di mata pelanggannya.
Citra  perusahaan  yang  melekat  pada  benak  pelanggan  akan  menambah  kepuasan  pelanggan  yang mengakibatkan  loyalitas  pelanggan  terhadap  produk  perusahaan  [1]  .  Peningkatan  penjualan,  kesadaran  dan image  sebuah  merek  serta  reputasi  perusahaan  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  untuk  membeli.  Pada konteks ini, citra yang baik ditampilkan perusahaan kepada pelanggannya melalui reputasi atau merek maupun memberikan sikap dan kepercayaan yang tinggi dari pelanggan terhadap produk yang dapat membuat rasa puas dari pelanggan, dan akhirnya mengakibatkan atau meningkatkan pula loyalitas pelanggan tersebut.
Sebagai  perusahaan  yang  sekaligus  menyediakan  produk/  jasa,  PT.  PLN  (Persero)  harus  dapat memberikan  kualitas  pelayanan  yang  prima,  yaitu  pelayanan  yang  sangat  baik  dan  melampaui  harapan pelanggan  sehingga  dapat  memuaskan  para  pelanggannya  secara  lebih  baik,  yang  pada  gilirannya  dapat menumbuhkan loyalitas pelanggan, sehingga terjadi pembelian ulang [2].
PT. PLN (Persero) harus tanggap atas keluhan–keluhan konsumen seperti penCatatan meTer (Cater) oleh petugas  yang  tidak  akurat,  Perubahan  Daya  Pasang  Baru  (PDPB),  pemuTusan  samBungan  (Tusbung), pemakaian  tenaga  listrik  tidak  sah,  sistem  penagihan  yang  kurang  akurat,  pelanggan  selalu  terancam  dengan pemutusan listrik dan masih banyak lainnya. Banyak pelanggan listrik mengadukan keluhan yang tidak sedikit sehingga  keluhan  tersebut  harus  segera  ditangani  agar  tidak  menjadikan  pengaruh  atau  pendapat  buruk  untuk Perusahaan  Listrik  Negara.  Dengan  meningkatkan  pelayanan  dan  pembangunan  di  banyak  sektor  diharapkan dapat  meningkatkan  kualitas  pelayanan  perusahaan  agar  menekan  banyaknya  keluhan  pelanggan  pada  suatu wilayah/  distribusi PLN saat  ini  sehingga pelanggan  mendapatkan kepuasan dalam pelayanan dari  Perusahaan Listrik Negara. Proses pengelompokkan data ( data clustering ) menjadi sangat penting dikarenakan peningkatan jumlah data yang cukup signifikan.
K-Means merupakan  salah  satu  metode data  clustering non-hirarki  yang  berusaha  memartisi  data  yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster / kelompok. Metode ini memartisi data ke dalam cluster / kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama. Dalam rangka menemukan  pola–pola  dan  informasi  dari  sekumpulan  koleksi  data  yang  besar,  dapat  dilakukan  dengan menggunakan data mining . Secara sederhana data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan  mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  yang  sangat  besar  [3].  Dengan  melihat permasalahan  ini,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  terhadap  keluhan-keluhan  yang  menjadi  prioritas  bagi manajemen PT. PLN (Persero) untuk mengetahui, menyelesaikan dan menekan angka keluhan pelanggan..

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1. Keluhan Pelanggan
Beberapa  pandangan  para  ahli  tentang  pengertian  keluhan.  Keluhan  pelanggan  ( customer  complaints ) adalah  umpan  balik  ( feedback )  dari  pelanggan  yang  ditunjukkan  kepada  perusahaan  yang  cenderung  bersifat negatif.  Umpan  balik  ini  dapat  dilakukan  secara  tertulis  atau  secara  lisan  [4].  Pengertian  keluhan  pelanggan adalah  bentuk  aspirasi  pelanggan  yang  terjadi  karena  adanya  ketidakpuasan  terhadap  suatu  barang  atau  jasa. Macam-macam keluhan pelanggan pada dasarnya terbagi 2 (dua)  yakni keluhan  yang disampaikan  lewat  lisan dan keluhan yang disampaikan secara tertulis [5].

## 2.2. Data Mining
Perkembangan teknologi informasi telah memberikan kontribusi pada cepatnya pertumbuhan jumlah data yang  dikumpulkan  dan  disimpan  dalam  basis  data  berukuran  besar  ( big  data ).  Big  data  adalah  istilah  yang menggambarkan  volume  data  yang  besar,  baik  data  yang  terstruktur  maupun  data  yang  tidak  terstruktur. Big data memiliki  potensi  tinggi  untuk  mengumpulkan  wawasan  kunci  dari  informasi  bisnis. Big  data dapat
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
dianalisis  untuk  wawasan  yang  mengarah  pada  pengambilan  keputusan  dan  strategi  bisnis  yang  lebih  baik. Sebuah  metode  atau teknik  diperlukan  untuk  dapat  merubah  data  tersebut  menjadi  sebuah  informasi  berharga atau  pengetahuan  yang  bermanfaat  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Suatu  teknologi  yang  dapat digunakan untuk mewujudkannya adalah data mining. Belakangan ini data mining telah diimplementasikan ke dalam  berbagai  bidang,  di  antaranya  dalam  bidang  bisnis  atau  perdagangan,  bidang  pendidikan,  dan telekomunikasi. Data mining adalah kegiatan menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar, data dapat  disimpan  dalam  database, data warehouse ,  atau  penyimpanan  informasi  lainnya. Data  mining berkaitan dengan  bidang  ilmu–ilmu  lain,  seperti database  system ,  data warehousing ,  statistik, machine  learning , information  retrieval ,  dan  komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu, data  mining didukung  oleh  ilmu  lain  seperti Neural  Network ,  pengenalan  pola, spatial  data  analysis,  image  database,  signal  processing [6]. Data  mining didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  pola-pola  dalam  data.  Proses  ini  otomatis  atau  seringnya  semi otomatis.  Pola  yang  ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola  tersebut  memberikan  keuntungan,  biasanya keuntungan secara ekonomi. Data yang dibutuhkan dalam jumlah besar [7].

## 2.3. Konsep Clustering
Clustering atau  klasterisasi  adalah  salah  satu  alat  bantu  pada  data  mining  yang  bertujuan mengelompokkkan  obyek-obyek  ke  dalam cluster-cluster.  Cluster adalah  sekelompok  atau  sekumpulan  obyek data  yang  similar  satu  sama  lain  dalam cluster yang  sama  dan  dissimilar  terhadap  obyek-obyek  yang  berbeda cluster . Obyek akan dikelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga obyek-obyek yang berada dalam satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang tinggi antara satu dengan  lainnya.  Obyek-obyek dikelompokkan berdasarkan  prinsip  memaksimalkan  kesamaan  obyek  pada cluster yang  sama  dan  memaksimalkan ketidaksamaan  pada cluster yang  berbeda.  Kesamaan  obyek  biasanya  diperoleh  dari  nilai-nilai  atribut  yang menjelaskan  obyek  data,  sedangkan  obyek-obyek  data  biasanya  direpresentasikan  sebagai  sebuah  titik  dalam ruang multi dimensi [8].

## 2.4. Algoritma K-Means
K-Means  Clustering adalah  suatu  metode  penganalisis  data  atau metode  data  mining yang  melakukan proses  pemodelan  tanpa  supervisi  ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokkan  data  dengan  sistem  partisi.  Ada  dua  jenis data  clustering yang  sering  dipergunakan  dalam proses  pengelompokkan  data  yaitu hierarchical dan non-hierarchical ,  dan K-Means merupakan  salah  satu metode  data clustering  non-hierarchical atau partitional  clustering .  Metode K-Means  Clustering berusaha mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok,  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain. Dengan kata lain, metode K-Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering dengan cara meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya. Algoritma K-Means bekerja dengan empat langkah, yaitu [9] : 1. Himpunan data yang akan diklasterisasi, dipilih sejumlah k objek secara acak sebagai centroid awal.
2. Setiap objek yang bukan centroid dimasukkan ke cluster terdekat berdasarkan ukuran jarak tertentu. 3. Setiap centroid diperbarui berdasarkan rata-rata dari objek yang ada di dalam setiap cluster .
4. Langkah kedua dan ketiga dilakukan secara diulang-ulang (diiterasi) sampai semua centroid stabil dalam arti semua centroid yang dihasilkan dalam  iterasi saat ini  sama dengan semua centroid yang dihasilkan pada iterasi sebelumnya.
Untuk  memudahkan  penentuan cluster dibutuhkan flowchart yang  berfungsi  sebagai  rangkaian  alur untuk mempermudah proses perhitungan berdasarkan data yang telah tersedia, seperti di gambar 1.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
Gambar 1 Penentuan Cluster pada Algoritma K-Means
Berikut ini adalah tahapan algoritma K-Means : 1. Penentuan banyaknya K , K adalah jumlah Cluster yang akan dibentuk 2. Penentuan titik pusat Cluster
Dalam  menentukan  sebuah  pusat cluster awal  dilakukan  pembangkitan  bilangan random yang merepresentasikan  urutan  data  input.  Pusat  awal cluster didapatkan  dari  data  sendiri  bukan  dengan menentukan titik baru, yaitu dengan random pusat awal dari data.
3. Perhitungan jarak dengan pusat cluster
Untuk  mengukur  jarak  antar  data  dengan  pusat  dengan cluster digunakan Euclidian  Distance , algoritmanya adalah :
a. Pemilihan nilai data dan nilai pusat cluster b. Penghitungan Euclidian Distance data dengan tiap pusat cluster
√ (1) dengan
xi   : data kriteria µi  : Centroid pada cluster ke-j
4. Pengelompokkan data
Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster .  Jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data  tersebut  berada  dalam  satu  kelompok  dengan  pusat cluster terdekat. Adapun cara pengelompokkan data tersebut adalah : a. Pemilihan nilai jarak tiap pusat cluster dengan data.
b. Pencarian nilai jarak terkecil.
c. Pengelompokan data dengan pusat cluster yang memiliki jarak terkecil.
5. Penentuan pusat cluster baru
Untuk mendapatkan pusat cluster baru bisa dihitung dari rata-rata nilai anggota cluster dan pusat cluster . Pusat cluster yang baru digunakan untuk melakukan iterasi selanjutnya, jika hasil yang didapatkan belum konvergen.  Proses  iterasi  akan  berhenti  jika  telah  memenuhi  maksimum  iterasi  yang  dimasukkan  oleh
Mulai Menentukan Centroid Hitung eucladian distance Pengelompokan berdasarkan eucladian distance terkecil Memindahkan letak centeroid ke tengah area Ada prgerakan? Selesai Hasil K- means Clustering Tidak Ya
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
user atau  hasil  yang  dicapai  sudah  konvergen  (pusat cluster baru  sama  dengan  pusat cluster lama). Algoritma penentuan pusat cluster : a. Pencarian jumlah anggota tiap cluster b. Penghitungan pusat baru dengan rumus:
∑
(2)
dengan : µj (t+1)   : Centroid baru pada iterasi ke-1 Nsj : Banyak data pada cluster sj
6. Kembali ke langkah 3, 4 dan 5.
Jika pada  iterasi kedua, anggota cluster tidak ada  yang  berpindah ke cluster lain  maka iterasi berhenti, tetapi jika ada anggota cluster yang berpindah ke cluster lain maka kembali ke langkah nomor 3, 4 dan 5. Iiterasi berikutnya dilakukan sampai tidak ada anggota cluster yang berpindah ke cluster lain.
Hasil  dari  operasi clustering yang  terbentuk  selanjutnya  akan  dievaluasi  menggunakan Davies  Bouldin Index (DBI) dengan tahapan sebagai berikut: 1. Sum of Square Within-cluster (SSW)
Untuk mengetahui kohesi dalam sebuah cluster ke-i adalah dengan menghitung nilai dari Sum of Square Within-cluster (SSW).  Kohesi  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  titik  pusat cluster dari  sebuah cluster yang  diikuti.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  memperoleh  nilai Sum  of Square Within-cluster adalah sebagai berikut :
∑
(3)
2. Sum of Square Between-cluster (SSB)
Perhitungan Sum  of  Square  Between-cluster (SSB)  bertujuan  untuk  mengetahui  separasi  antar cluster . Persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai Sum of Square Between-cluster adalah :
(4)
3. Ratio (Rasio)
Bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  perbandingan  antara cluster ke-i  dan cluster ke-j.  Untuk  menghitung nilai rasio yang dimiliki oleh masing masing cluster , digunakan persamaan :
(5)
4. Davies Bouldin Index (DBI)
Nilai rasio yang diperoleh dari persamaan (5) digunakan untuk mencari nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan menggunakan persamaan :
∑ (6)
Dari persamaan tersebut, k adalah jumlah cluster . Semakin kecil nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang diperoleh  (non-negatif  ≥  0),  maka  semakin  baik cluster yang  diperoleh  dari  pengelompokkan menggunakan algoritma clustering [10].
2.5. Kerangka Pemikiran
Kerangka  penelitian  disusun  sesuai  tujuan  penelitian  berdasarkan  pada  algoritma  K-Means  seperti gambar 2.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022

## Masalah
Apakah Alogritma K-Means Akurat dalam mengelompokan banyaknya Keluhan pelanggan berdasarkan Jenis keluhan yang di laporkan.

## Pedekatan
Pengelompokan berdasarkan jenis keluhan pelanggan menggunakan Algoritma K-Means
Tools Rapidminer Pengujian dan Analisis
uji dan analisis jumlah cluster algoritma k-means

## Hasil
mengetahui jenis keluhan mana yang masuk dalam cluster dalam algoritma K-menas
Gambar 2 Kerangka Penelitian
Dari  kerangka  pikir  pada  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  dari  masalah  yang  diangkat  dari  penelitian  ini adalah  keakuratan  algoritma K-Means untuk  menentukan  banyaknya  keluhan  pelanggan  per  jenis  laporan dengan pendekatan berdasarkan jenis laporannya seperti prabayar, cater, rekening, invoice dan sebagainya. Tool yang digunakan dalam melakukan clustering pada penelitian ini adalah RapidMiner . Tool ini dapat menjalankan algoritma K-Means serta  pengujian Davies  Bouldin  Index .  Pengujian  menggunakan  algoritma K-Means akan didapatkan  jenis  keluhan  mana  saja  yang  masuk  ke  dalam cluster tertinggi  untuk  dilakukan  penindakan selanjutnya  dari  pihak  terkait  sehingga  diharapkan  dapat  menekan  banyaknya  keluhan  berdasarkan  laporan tersebut.

## 2.6. Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan untuk penerapan metode K-Means untuk menentukan cluster pada jenis laporan keluhan pelanggan PT. PLN (Persero) dapat dilihat pada Gambar 3.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
Mulai Perencanaan Pengumpulan dan pengolahan data Implementasi (Clustering) Analisis hasil Selesai Kesimpulan dan Saran

## Gambar 3 Alur Metodologi Penelitianl

## 2.7. Tahap Pengumpulan Data dan Pengolahan Data
Implementasi data  mining pada  kasus  klasifikasi  wilayah/  distribusi  terhadap  banyaknya  keluhan pelanggan sangat memerlukan data terkait sebagai penunjang analisis. Pada penelitian ini menggunakan sumber data  sekunder  yang  diakses  pada  aplikasi  internal  perusahaan  (aplikasi  pengaduan  dan  keluhan  terpadu).  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  keluhan  pelanggan  berdasarkan  jenis  keluhannya  pada  bulan Januari  sampai  bulan  Desember  tahun  2020  di  22  wilayah/  distribusi  PLN  di  Indonesia.  Variabel  yang digunakan adalah nilai jumlah keluhan pelanggan berdasarkan jenis keluhannya selama 12 bulan.

## 2.8. Tahap Clustering
Analisis clustering dalam  prosedur  klasifikasi  data  atau  objek  dalam  suatu  set  data  ke  dalam  sejumlah kelompok  yang kesamaan datanya  lebih  besar dari kesamaan data kelompok  lainnya. Analisis  bertujuan untuk meminimalisir  fungsi  objektif  yang  diset  dalam  pemrosesan  secara  sederhana  sehingga  meminimalisir  variasi pada  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok.  Setelah  semua  data  telah  ditransformasi dengan  menginisialisasikan  ke  dalam  bentuk  angka,  maka  data  tersebut  telah  dapat  dikelompokkan  dengan menggunakan metode K-Means .

## 2.9. Tahap Evaluasi Clustering
Evaluasi  clustering dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  kualitas  dari  hasil clustering . Evaluasi  hasil clustering yang digunakan adalah Davies Bouldin Index (DBI). Untuk mendapatkan nilai DBI, terlebih dahulu dihitung  nilai Sum of Square Within-cluster (SSW), Sum of Square Between-cluster (SSB) dan Ratio .
2.10. Tahap Analisis Hasil
Pada  tahap  ini  akan  dianalisis  data  keluhan  pelanggan  berdasarkan  laporan  jenis  keluhan.  Data  yang diperoleh  diolah  dengan  menggunakan  perhitungan  bobot  dari  setiap  indeks.  Pada  tahapan  sebelumnya,  data telah  dikelompokkan  ke  dalam  3  (tiga) cluster yaitu  tingkat  jumlah  keluhan  pelanggan  tinggi  (C1),  tingkat
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
jumlah keluhan pelanggan sedang (C2), dan jumlah keluhan pelanggan rendah (C3). Pada tahap inilah data akan diananlisis hasilnya.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Hasil dan Pembahasan
Dalam proses cluster , sumber data utama yang digunakan adalah data rekap keluhan pelanggan per jenis laporan dari aplikasi pengaduan dan keluhan terpadu (APKT) dari bulan Januari sampai Desember tahun 2020. Data  yang  diterima  dalam  bentuk  tabel  pada  file excel per  bulan  sehingga  harus  dilakukan  pengumpulan  data terlebih dahulu hingga 12 bulan. Tabel 1 merupakan hasil export data dari aplikasi bulan Januari 2020.
Tabel 1 Data Keluhan Pelanggan Tahun 2020
Hasil akumulasi data berdasarkan kriteria yang telah ditentukan tertera pada tabel 2.
Tabel 2 Akumulasi Data Keluhan Pelanggan Data Akumilasi Jenis keluhan Jumlah  Keluhan PDPB 209043 Tusbung 65919 Lain-Lain 23053 Cater 128719 Pemakaian PTL Tidak Sah 6257 Instalasi Listrik 95182 Rekening 14986 Mutu dan Keandalan 42721 Jenis keluhan Bulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 PDPB 9321 10389 12095 13967 12142 15459 23165 26945 29753 19578 18626 17603 Tusbung 5397 6479 5798 3517 4813 5906 5127 5675 4973 5400 5603 7231 Lain-Lain 268 255 295 263 171 274 361 376 938 3180 5217 11455 Cater 8820 8657 10127 14500 21159 19292 14005 9278 6711 5054 5005 6111 Pemakaian PTL Tidak Sah 534 578 616 434 363 465 578 533 551 556 544 505 Instalasi Listrik 9922 9296 9700 8191 6178 8447 956 7053 6733 7456 9281 11969 Rekening 670 585 705 1839 1782 2368 1678 1221 1661 831 812 834 Mutu dan Keandalan 3203 2861 3079 4148 4706 6335 4119 3527 3708 2498 2315 2222 Invoice 21 30 58 857 1171 1119 677 156 143 95 295 420 Non Transaksi 0 3 2 1 0 1
2 1 1 1 1 1 Prabayar 13574 11780 12034 11609 8933 12221 10414 11192 11855 13784 16128 19340 Calo atau Suap 25 28 24 26 21 25 27 28 40 30 18
21
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
Data Akumilasi Jenis keluhan Jumlah  Keluhan Invoice 5042 Non Transaksi 14 Prabayar 152864 Calo atau Suap 313
Nilai  yang dihasilkan dari akumulasi data dari seluruh  jenis keluhan, selanjutnya akan diproses dengan software RapidMiner . Clustering data  menggunakan  3 cluster dengan  menerapkan  algoritma K-Means .  Data yang telah diperoleh selanjutnya akan diuji ke tool RapidMiner dengan 3(tiga) cluster data seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4 Hasil Clustering dengan Tool RapidMiner

## 3.2. Centroid Data
Pada penggunaan algoritma K-Means clustering dibutuhkan nilai titik pusat atau centroid yang digunakan sebagai data pusat dalam penentuan cluster yang diinginkan. Penentuan cluster dibagi ke dalam 3 tingkat yaitu cluster tingkat jenis keluhan pelanggan tinggi (C1), cluster tingkat jenis keluhan pelanggan menengah (C2), dan cluster tingkat jenis keluhan pelanggan rendah (C3). Penentuan nilai centroid awal dengan menggunakan nilai jumlah  keluhan  pelanggan  pada  22  wilayah/  distribusi  di  wilayah  kerja  PT.  PLN  di  Indonesia,  sehingga diperoleh nilai centroid awal seperti tertera pada tabel 3.
Tabel 3 Centroid Awal (Iterasi 1)

## 3.3. Clustering Data
Dengan  penggunaan centroid awal,  data  dapat  dikelompokkan  menjadi  3  (tiga) cluster yang  telah ditentukan  sebelumnya. Clustering merupakan  proses  mengekstraksi  data  dengan  cara  mengambil  nilai  jarak terpendek dari  hasil data  yang diolah  sehingga diperoleh  nilai  iterasi 1. Pada penelitian  ini  menghasilkan data
Atribut Nilai C1 = Nilai Max 209043 C2 = Nilai Average 62009,42 C3 = Nilai Min 14
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
baru  yakni  keluhan  pelanggan  tinggi  (C1)  ada  pada  2  jenis  keluhan  yaitu  PDPB  dan  Prabayar,  keluhan pelanggan sedang (C2) terdapat pada 4 jenis yaitu Tusbung, Cater, Instalasi Listrik serta Mutu dan Keandalan, dan  keluhan  pelanggan  rendah  (C3)  terdapat  pada  6  jenis  keluhan  yang  diperoleh  dari  pengelompokkan  data pada iterasi 1 dengan menggunakan 3 (tiga) cluster . Hasil data lengkap dari perhitungan dan pengelompokkan pada iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 4 Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 Iterasi 1 Jenis Keluhan Jumlah Keluhan C1 C2 C3 Jarak Minimum PDPB 209043 0  147033,58  209029 0 Tusbung 65919  143124 3909,58 65905 3909,58 Lain-Lain 23053  185990 38956,42 23039 23039 Cater 128719 80324 66709,58  128705 66709,58 Pemakaian PTL Tidak Sah 6257  202786 55752,42 6243 6243 Instalasi Listrik 95182  113861 33172,58 95168 33172,58 Rekening 14986  194057 47023,42 14972 14972 Mutu dan Keandalan 42721  166322 19288,42 42707 19288,42 Invoice 5042  204001 56967,42 5028 5028 Non Transaksi 14  209029 61995,42 0 0 Prabayar 152864 56179 90854,58  152850 56179 Calo atau Suap 313  208730 61696,42 299 299
Tabel 5 Hasil Pengelompokkan Data Iterasi 1
Proses  klasterisasi  pada  algoritma K-Means akan  terus  berlangsung  sampai  pengelompokkan  iterasi sebelum  dan  iterasi  sesudahnya  sama.  Pada  iterasi  2  dan  seterusnya  proses  klasterisasi  data  akan  berlangsung kembali  dengan centroid baru  yakni  hasil  dari  perhitungan  iterasi  1  atau  iterasi  sebelumnya.  Hasil
Jenis Keluhan C1 C2 C3 PDPB 1 Tusbung 1 Lain-Lain 1 Cater 1 Pemakaian PTL Tidak Sah 1 Instalasi Listrik 1 Rekening 1 Mutu dan Keandalan 1 Invoice 1 Non Transaksi 1 Prabayar 1 Calo atau Suap 1
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
pengelompokkan data pada  iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 5 dan selanjutnya perhitungan clustering iterasi  2 dapat dilihat pada tabel 6 sampai tabel 8.
Tabel 6 Centroid Data Iterasi 2
Tabel 7 Perhitungan Jarak Cluster Pusat Iterasi 2 Iterasi 2 Jenis Keluhan JUMLAH C1 C2 C3 Jarak Minimum PDPB 209043 28089,50 125907,75 200765,50 28089,50 Tusbung 65919 115034,50 17216,25 57641,50 17216,25 Lain-Lain 23053 157900,50 60082,25 14775,50 14775,50 Cater 128719 52234,50 45583,75 120441,50 45583,75 Pemakaian PTL Tidak Sah 6257 174696,50 76878,25 2020,50 2020,50 Instalasi Listrik 95182 85771,50 12046,75 86904,50 12046,75 Rekening 14986 165967,50 68149,25 6708,50 6708,50 Mutu dan Keandalan 42721 138232,50 40414,25 34443,50 34443,50 Invoice 5042 175911,50 78093,25 3235,50 3235,50 Non Transaksi 14 180939,50 83121,25 8263,50 8263,50 Prabayar 152864 28089,50 69728,75 144586,50 28089,50 Calo atau Suap 313 180640,50 82822,25 7964,50 7964,50 Tabel 8 Hasil Pengelompokkan Data Iterasi 2 Jenis keluhan C1 C2 C3 PDPB 1 Tusbung 1 Lain-Lain 1 Cater 1 Pemakaian PTL Tidak Sah 1 Instalasi Listrik 1 Rekening 1 Mutu dan Keandalan 1 Invoice 1 Non Transaksi 1 Prabayar 1 Atribut Nilai C1 = Nilai Max 180953,50 C2 = Nilai Average 83135,25 C3 = Nilai Min 8277,50
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
Jenis keluhan C1 C2 C3 Calo atau Suap 1
Pengelompokkan data pada iterasi 2 berbeda hasilnya dengan pengelompokkan data iterasi 1. Pada iterasi 2  diperoleh  hasil  pengelompokkan  data  yaitu cluster keluhan  pelanggan  tinggi  (C1)  sebanyak  2  jenis  yakni PDPB  dan  Prabayar, cluster keluhan  pelanggan  sedang  (C2)  sebanyak  3  jenis  yakni  Tusbung,  Cater,  dan Instalasi  Listrik,  sedangkan cluster keluhan  pelanggan  rendah  (C3)  ada  pada  7  jenis  keluhan  lainnya.  Proses klasterisasi  harus  tetap  berlangsung  kembali  dengan  mencari  nilai centroid atau  titik  pusat  untuk  perhitungan iterasi selanjutnya dari hasil klasterisasi data pada iterasi 2. Proses penentuan jarak terdekat dan klasterisasi data pada iterasi 3 dapat dilihat pada tabel 9 sampai tabel 11.
Tabel 9 Centroid Data Iterasi 3
Tabel 10 Perhitungan Jarak Cluster Pusat Iterasi 3 Iterasi 3 Jenis Keluhan JUMLAH C1 C2 C3 Jarak Minimum PDPB 209043 28089,50 112436,33 195845 28089,50 Tusbung 65919 115034,50 30687,67 52721 30687,67 Lain-Lain 23053 157900,50 73553,67 9855 9855,00 Cater 128719 52234,50 32112,33 115521 32112,33 Pemakaian PTL Tidak Sah 6257 174696,50 90349,67 6941 6941,00 Instalasi Listrik 95182 85771,50 1424,67 81984 1424,67 Rekening 14986 165967,50 81620,67 1788 1788,00 Mutu dan Keandalan 42721 138232,50 53885,67 29523 29523,00 Invoice 5042 175911,50 91564,67 8156 8156,00 Non Transaksi 14 180939,50 96592,67 13184 13184,00 Prabayar 152864 28089,50 56257,33 139666 28089,50 Calo atau Suap 313 180640,50 96293,67 12885 12885,00 Tabel 11 Hasil Pengelompokkan Data Iterasi 3 Jenis Keluhan C1 C2 C3 PDPB 1 Tusbung 1 Lain-Lain 1 Cater 1 Pemakaian PTL Tidak Sah 1 Atribut Nilai C1 = Nilai Max 180953,50 C2 = Nilai Average 96606,67 C3 = Nilai Min 13198
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
Jenis Keluhan C1 C2 C3 Instalasi Listrik 1 Rekening 1 Mutu dan Keandalan 1 Invoice 1 Non Transaksi 1 Prabayar 1 Calo atau Suap 1
Pada iterasi 3, proses klasterisasi atau pengelompokkan data yang telah dilakukan dengan menggunakan 3 cluster dari iterasi 3 bernilai sama dengan pengelompokkan data pada iterasi 2. Maka proses klasterisasi data pada data keluhan pelanggan berdasarkan jenis laporan berhenti.

## 3.4. Davies Bouldin Index (DBI)
Untuk  mendapatkan  nilai Davies  Bouldin  Index ,  terlebih  dahulu  dihitung  nilai Sum  of  Square  Within- cluster,  Sum  of  Square  Between-cluster dan Ratio .  Setelah  melakukan  analisis  perhitungan  evaluasi cluster menggunakan DBI didapatkan nilai DBI sebesar 0.524. Hasil ini sama dengan hasil perhitungan yang dilakukan oleh tool RapidMiner.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  metode  yang  digunakan  yaitu  algoritma K-Means ,  didapatkan  hasil cluster dengan  jenis laporan  keluhan  tertinggi  adalah  PDPB  dengan  jumlah  keluhan  sebesar  209.043  dan  Prabayar  dengan  jumlah keluhan sebesar 152.864. Cluster dengan jenis laporan keluhan sedang adalah Tusbung dengan jumlah keluhan sebesar  65.919,  Cater  dengan  jumlah  keluhan  sebesar  128.719,  dan  Instalasi  Listrik  dengan  jumlah  keluhan sebesar 95.182. Cluster dengan  jenis  laporan rendah terdapat pada 7 jenis  lainnya  yaitu  Lain-Lain,  Pemakaian PTL Tidak Sah, Rekening, Mutu dan Keandalan, Invoice , Non Transaksi dan Calo atau Suap. Hasil analisis dari penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  masukan  bagi  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN),  agar  menjadikan  jenis laporan  keluhan  pelanggan  dengan  kategori cluster tertinggi  sebagai  prioritas  utama  dalam  meningkatkan pelayanan pelanggan guna menekan tingginya angka keluhan pada dua jenis laporan tertinggi yaitu PDPB dan Prabayar. Hasil pengujian dengan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,524 menunjukkan bahwa antar anggota cluster memiliki kesamaan yang cukup baik dengan DBI dikatakan baik jika nilainya mendekati angka 0.

## REFERENSI
[1]  C. Fornell (1992) “A National Customer Satisfaction Barometer: The Swedish Experience”. Journal of Marketing. Volume 56 Issue 1, 6–21. doi: 10.1177/002224299205600103 .
[2]   Tjiptono (2006) Strategi Pemasaran. Yogyakarta: Andi Offset.
[3]   Davies and Paul Beynon (2004) Database Systems Third Edition . New York: Palgrave Macmillan.
[4]  S. J. Bell and J. A. Luddington (2006) “Coping with customer complaints”. Journal of Service Research, Volume 8 No. 3, 221–233. doi: 10.1177/1094670505283785.
[5]   Kotler and Philip (2005) Manajemen Pemasaran . Jakarta: PT Indeks Kelompok Gramedia.
[6]  J. Han and M. Kamber. (2006). Data Mining Concepts and Techniques Second Edition . San Francisco: Morgan Kaufmann
[7]   I. H. Witten, E. Frank and M. A. Hall (2011) Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 3rd Edition, USA: Elsevier. ISBN 978-0-12-374856-0
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No. 2   May  2022
[8]  Baskoro, H. (2010) “Implementasi Algoritma K-Means Menggunakan Data Penyewaan Alat Berat Untuk Melakukan Estimasi Nilai Outcome”. Skripsi Program S1 Fakultas Ilmu Komputer. Jakarta: Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”.
[9]   Suyanto (2017) Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data . Bandung: Informatika.
[10]  A. Bates and J. Kalita (2016) "Counting Cluster s in Twitter Posts". In Proceedings of the Second International Conference on Information and Communication Technology for Competitive Strategies (ICTCS '16). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 85, 1–9. https://doi.org/10.1145/2905055.2905295