@thesis{thesis,
		author={Aristanto  Yudi},
		title ={Penerapan Data Mining dalam Mendeteksi Anomali Konsumsi Listrik Menggunakan Algoritma Kohonen SOM ( Self Organizing Maps)},
		year={2016},
		url={},
		abstract={Anomali konsumsi listrik merupakan konsumsi listrik yang tidak terdeteksi, pemasangan kabel listrik secara ilegal, kesalahan pengukuran maupun kerusakan pada instalasi listrik. Hal tersebut dapat menyebabkan kerugian pada pihak PT. PLN (Persero) Distribusi Jawa Barat dan Banten Area Bandung sebagai pihak pendistribusi listrik. Untuk mengurangi kerugian yang terjadi, maka diperlukan pendeteksian dini anomali konsumsi listrik dengan cara mengelompokkan pelanggan yang mempunyai profil konsumsi listrik yang sama. Variabel penelitian yang digunakan untuk memperoleh gambaran pola konsumsi listrik pelanggan yaitu rata-rata konsumsi listrik pelanggan, standar deviasi konsumsi listrik pelanggan, konsumsi listrik maksimum pelanggan, dan rata-rata konsumsi listrik per gardu. Sehingga  metode yang digunakan adalah neural network dengan algoritma Kohonen Self Organizing Maps. Dengan metode ini diperoleh delapan kelompok optimal dan terdapat 62 pelanggan yang terdeteksi sebagai pelanggan yang mempunyai konsumsi yang tidak normal pada rayon Bandung Selatan.}
		}