Coordinate Stability Analysis of PT PLN Customers with Variance and DBSCAN Clustering: Pontianak Case Study

Analisis Stabilitas Koordinat Pelanggan PT PLN dengan Variansi dan DBSCAN Clustering: Studi Kasus Pontianak

Authors

  • Oktavia Arnelliza Ayu Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia
  • Agus Haryadi PT. PLN Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia
  • Nilamsari Kusumastuti Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia
  • Muhammad Faqih Dzulqarnain Politeknik Aisyiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30595/jrst.v10i1.24866

Keywords:

Cluster, DBSCAN, Koordinat, Variansi

Abstract

PT PLN (Persero) is a major electricity provider in Indonesia that relies on accurate spatial data management to support various operations, such as electricity bill delivery and network expansion planning. Accurate spatial data also plays an important role in making strategic decisions regarding future network development. This research aims to identify stable coordinate points and analyze clustering results using DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) on postpaid customer spatial data in Pontianak City, with a focus on the geographic coordinate point distance of customer homes. The dataset used includes information on the home coordinates of postpaid customers of PT PLN (Persero) Pontianak City from February to July 2024. Variance analysis was applied to determine which coordinate points were considered stable, while DBSCAN was used to determine clusters and identify noise based on data density. With an epsilon parameter of 0.0036 and minimum points (minPts) of 15, the results show two main clusters, the first cluster consists of 50 points and the second cluster consists of 18 coordinate points of customer house locations. In addition, no noise was detected in the data set. The results of this research provide strategic benefits for PT PLN. The main cluster allows PLN to prioritize network development in areas with high customer density to maintain optimal service quality. Meanwhile, although no noise was detected in this study, if there are low-density areas in other analyses, special strategies need to be designed to support service improvement in these areas.

 

ABSTRAK (Bahasa Indonesia)

PT PLN (Persero) merupakan perusahaan penyedia listrik utama di Indonesia yang mengandalkan pengelolaan data spasial yang akurat untuk mendukung berbagai operasi, seperti pengiriman tagihan listrik dan perencanaan perluasan jaringan. Data spasial yang akurat juga memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan strategis terkait pengembangan jaringan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi titik koordinat yang stabil serta menganalisis hasil klasterisasi menggunakan DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) pada data spasial pelanggan pasca bayar di Kota Pontianak, dengan fokus pada jarak titik koordinat geografis rumah pelanggan. Dataset yang digunakan mencakup informasi titik koordinat rumah pelanggan pasca bayar PT PLN (Persero) Kota Pontianak dari Februari hingga Juli 2024. Analisis variansi diterapkan untuk menentukan titik koordinat yang dianggap stabil, sementara DBSCAN digunakan untuk menentukan klaster dan mengidentifikasi noise berdasarkan kepadatan data. Dengan parameter epsilon  sebesar 0,0036 dan minimum points (minPts) sebanyak 15, hasil menunjukkan dua cluster utama yaitu cluster pertama terdiri dari 50 titik dan cluster kedua terdiri dari 18 titik koordinat lokasi rumah pelanggan. Selain itu, tidak ada noise yang terdeteksi dalam data set. Hasil penelitian ini memberikan manfaat strategis bagi PT PLN. Klaster utama memungkinkan PLN dapat memprioritaskan pengembangan jaringan diarea dengan kepadatan pelanggan tinggi guna menjaga kualitas layanan tetap optimal. Sementara itu, meskipun tidak terdeteksi noise pada penelitian ini, jika terdapat area dengan kepadatan rendah pada analisis lain, strategi khusus perlu dirancang untuk mendukung peningkatan layanan diarea tersebut

Author Biographies

Oktavia Arnelliza Ayu, Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Agus Haryadi, PT. PLN Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

PT. PLN Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Nilamsari Kusumastuti, Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Muhammad Faqih Dzulqarnain, Politeknik Aisyiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

Politeknik Aisyiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia

References

Amalia, J., Fitriyaningsih, I., & Agnesia, Y. (2023). Buku Ajar Probabilitas dan Statistika. Nas Media Pustaka.

Arofah, M., Purnamasari, A. I., & Ali, I. (2024). Implementasi Data Mining Untuk Clustering Jenis Obat Menggunakan Metode Algoritma K-Means Di Uptd Puskesmas Tegal Gubug. Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1621–1628.

Berliana, T. I., Budianita, E., Nazir, A., & Insani, F. (2023). Clustering Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan DBSCAN. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 5(2), 258. https://doi.org/10.30865/json.v5i2.7089

Carudin, C., Marisa, M., Murnawan, M., Reba, F., Koibur, M., & ... (2024). Buku Ajar Data Mining. books.google.com. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=m-QGEQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA65&dq=dbscan+clustering+dan+variansi+terendah&ots=d8IMSnLXjT&sig=rRZ0z0CBQs_rb1j1YDpC-rIYWSA

Carudin, C., Marisa, M., Murnawan, M., Reba, F., Koibur, M. E., Thantawi, A. M., Halim, A., & Wattimena, F. Y. (2024). Buku Ajar Data Mining. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.

Ester, M., & Kriegel, H.-P. (t.t.). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise.

Gholizadeh, N., Saadatfar, H., & Hanafi, N. (2021). K-DBSCAN: An improved DBSCAN algorithm for big data. The Journal of supercomputing, 77(6), 6214–6235.

Hajar, A., Nabawi, I., Kartikawati, L., Yudana, F. R., Budi, S., & Prasetiyantara, N. (2021). Pengolahan Data Spasial-Geolocation Untuk Menghitung Jarak 2 Titik. Creative Information Technology Journal, 8(1), 32. https://doi.org/10.24076/citec.2021v8i1.265

Izhari, F. (2020). Analisis Algoritma Dbscan Dalam Menentukan Parameter Epsilon Pada Clustering Data Numerik.

Muhima, R. R., Kurniawan, M., Kom, S., Kom, M., Anton Yudhana, S., & Sunardi, S. (2022). Kupas Tuntas Algoritma Clustering: Konsep, Perhitungan Manual, dan Program. Penerbit Andi.

Salsabila, A., & Iswari, L. (2024). Identifikasi Pengelompokan Titik Penjemputan Dan Titik Pengantaran Perjalanan Taksi Menggunakan Algoritma Dbscan. Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi, 11(2), 739–755. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1063

Saptadi, I. N. T. S., Kom, S., MT, M., Munawar, Z., Kom, M., Umalihayati, S., SKM, M. P., Kartika, I. M., SE, M., & Rizki, M. Y. (2024). DATA MINING. Cendikia Mulia Mandiri.

Sholihin, M., & Puspita Ghaniy Anggraini, S. (2021). Analisis data penelitian menggunakan software STATA. Penerbit Andi.

Sulianta, F. (2023). Basic Data Mining from A to Z. books.google.com. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=JcLhEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=dbscan+clustering+dan+variansi+terendah&ots=VnAxJhZHtq&sig=aCv12mRJqgnVBOouXK3EiYvTTig

Tritamtama, K., & Purwitasari, D. (2023). Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN. Journal of Information System …, Query date: 2024-10-16 10:03:41. https://jurnal.istts.ac.id/index.php/insight/article/view/323

Yang, Y., Qian, C., Li, H., Gao, Y., Wu, J., Liu, C.-J., & Zhao, S. (2022). An efficient DBSCAN optimized by arithmetic optimization algorithm with opposition-based learning. The Journal of Supercomputing, 78(18), 19566–19604. https://doi.org/10.1007/s11227-022-04634-w

Yanto, Y., Homaidi, A., & Lutfi, A. (2024). Implementasi Metode Clustering dengan Algoritma DBSCAN Untuk Identifikasi Sentra Industri Berbasis Google Map. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(3), 2112–2121. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i3.4959

Yolandari, N. A., Butarbutar, L. E., Rajagukguk, G. C. H., Zulfi, M. F., & Ramadhani, F. (2025). Analisis perbandingan K-means dan DBSCAN dalam pengelompokan data travel review ratings menggunakan evaluasi Silhouette Index dan Davies-Bouldin Index. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 13(3).

Downloads

Published

2026-03-01

How to Cite

Ayu, O. A., Haryadi, A., Kusumastuti, N., & Dzulqarnain, M. F. (2026). Coordinate Stability Analysis of PT PLN Customers with Variance and DBSCAN Clustering: Pontianak Case Study: Analisis Stabilitas Koordinat Pelanggan PT PLN dengan Variansi dan DBSCAN Clustering: Studi Kasus Pontianak. JRST (Jurnal Riset Sains Dan Teknologi), 10(1), B.43 - B.53. https://doi.org/10.30595/jrst.v10i1.24866

Issue

Section

Research in Engineering Sciences and Technology