Penerapan algoritma K-Means untuk pemetaan wilayah penyebaran stasiun pengisian kendaraan listrik umum (SPKLU) di kota jakarta | PERPUSTAKAAN FAKULTAS INFORMATIKA DAN KOMPUTER UNIVERSITAS BINANIAGA INDONESIA

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Text

Penerapan algoritma K-Means untuk pemetaan wilayah penyebaran stasiun pengisian kendaraan listrik umum (SPKLU) di kota jakarta

Sunarya, Amung - Nama Orang;

Adopsi kendaraan listrik (EV) menunjukkan peningkatan yang signifikan di berbagai negara, termasuk Indonesia. Namun demikian, perkembangan jumlah EV tersebut belum sepenuhnya diimbangi dengan ketersediaan serta distribusi Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) yang optimal. Kondisi ini ditunjukkan oleh adanya SPKLU yang beroperasi pada kapasitas penuh, sementara sebagian lainnya justru minim dimanfaatkan, sehingga mencerminkan adanya ketidakefisienan dalam perencanaan infrastruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam menganalisis sekaligus memetakan distribusi SPKLU di wilayah Jakarta. Dataset yang digunakan diperoleh dari perusahaan pengembang SPKLU dengan cakupan periode Januari 2021 hingga April 2025, yang mencakup lima atribut utama, yaitu kapasitas daya terpasang (kW), energi terpakai (kWh), jumlah transaksi, jumlah unit pengisi daya (charger), serta jumlah konektor. Metodologi yang digunakan ialah Research and Development dengan pendekatan prototyping. Tahap penerapan awal diawali dengan data yang di normalisasi menggunakan Robust Scaller, kemudian dilanjutkan dengan proses pemetaan menggunakan algoritma K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi SPKLU dapat dikategorikan ke dalam tiga klaster, yakni hasil yang didapat pada klaster 0 (Rendah) dengan 180 SPKLU (82,2%), Klaster 1 (Sedang) dengan 35 SPKLU (16%) dan Klaster 2 (Tinggi) dengan 4 SPKLU (1,8%). Validasi hasil klasterisasi menggunakan Silhouette Coefficient menghasilkan skor rata-rata sebesar 0,66, yang mengindikasikan struktur klaster berada pada tingkat baik. Selanjutnya, penelitian ini mengembangkan sebuah prototype aplikasi dengan penerapan metode K-Means berbasis web untuk memvisualisasikan hasil klaster. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan dengan metode K-Means clustering dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk penyebaran wilayah stasiun pengisian kendaraan listrik umum (SPKLU) di kota Jakarta.

Ketersediaan

Perpustakaan FINKOM UNBIN (Skripsi) 005.3 SUN p

SI.25.0010

Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Baca di Tempat

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: 005.3 SUN p
Penerbit: Bogor : Universitas Binaniaga Indonesia., 2025
Deskripsi Fisik: xvi/252
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: 005.3
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: Skripsi Sistem Informasi
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: Amung Sunarya

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar