## Implementasi Metode K-Means Untuk Memprediksi Status Kredit Macet
Muthia Nur Rizky Fitriani * , Bayu Priyatna, Baenil Huda, April Lia Hananto, Tukino
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1,* si19.muthiafitriani@mhsubpkarawang.ac.id, 2 bayu.priyatna@ubpkarawang.ac.id, 3 baenil88@ubp.karawang.ac.id,
4 aprilia@ubpkarawag.ac.id, 5 tukino@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: si19.muthiafitriani@mhsubpkarawang.ac.id Submitted: 13/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak −Kartu kredit merupakan salah satu media pembayaran yang sah yang dimiliki oleh bank dalam melakukan sebuah pembayaran transaksi dalam jangka waktu yang telah disepakati. Secara khusus pelayanan kredit yang diberikan oleh lembaga atau  badan  yang  telah  memiliki  kewenangan  menyalurkan  dana  berupa  bantuan  keuangan  kepada  perorangan  maupun kelompok. Namun, dalam prakteknya pasti ada kendala – kendala terutama selama periode pengembalian yang sering terjadi, seperti  saat  nasabah  ingin  mengajukan  Repeat  Order  atau  pengajuan  dana  kembali.  Kendala  yang  biasanya  ditemui  dalam proses pemberian kredit yaitu kredit kurang lancar dan kredit pembayaran yang macet. Sebelum PT Esta Dana Ventura ingin memutuskan untuk menyetujui permohonan kembali dalam pemberian kartu kredit dari calon nasabah repeat order diperlukan klasifikasi kriteria penilaian untuk menentukan kelayakan pemberian kredit kepada calon nasabah repeat order. Penelitian ini mengambil  keputusan  untuk  menggunakan  Klasifikasi  pengelompokan  Data  mining  dengan  tools  Rapidminer  sebagai  alat untuk  mendapatkan hasil yang  akurat  dengan  cara  mengolah data  dengan  menggunakan  metode K-Means  clustering  untuk membantu PT. Esta Dana Ventura dalam menganalisis potensi kredit bermasalah. Dengan membandingkan data survei calon Repeat Order dengan data pemberian kredit sebelumnya dan mengklasifikasikannya dalam bentuk klasifikasi kredit macet atau tidak macet. Dari hasil penelitian menggunakan metode k-means dapat menghasilkan data pengelompokan menjadi 3 kriteria, yaitu (C0) sebanyak 69 data dengan Nasabah Lancar, (C1) sebanyak 3 data dengan nasabah sangat lancar, dan (C2) sebanyak 52  data dengan nasabah macet.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Kredit Macet; Repeat Order; K-Means
Abstract −A credit card is one of the legal payment media owned by a bank in making a payment transaction within the agreed timeframe. In particular, credit services are provided by institutions or bodies that have the authority to distribute funds  in the form of financial assistance to individuals and groups. However, in practice there are bound to be obstacles, especially during payback periods that often occur, such as when a customer wants to submit a Repeat Order or apply for funds again. Obstacles that are usually encountered in the process of granting credit are substandard credit and bad credit payments. Before PT Esta Dana Ventura wants to decide to approve applications for re-granting credit cards from prospective repeat order customers, a classification  of  assessment  criteria  is  needed  to  determine  the  feasibility  of  granting  credit  to  prospective  repeat  order customers. This study made the decision to use Data mining clustering classification with Rapidminer tools as a tool to obtain accurate results by processing data using the K-Means clustering method to help PT. Esta Dana Ventura in analyzing potential non-performing loans. By comparing survey data for Repeat Order candidates with previous credit granting data and classifying them in the form of bad or non-bad credit classifications.From the results of research using the k-means method it can produce grouping data into 3 criteria, namely (C0) 69 data with current customers, (C1) 3 data with very current customers, and (C2) 52 data with Bad customers.
Keywords : Data Mining; Clustering; Default Credit; Repeat Order; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kartu kredit merupakan salah satu media pembayaran yang sah yang dimiliki oleh bank dalam melakukan sebuah pembayaran  transaksi  dalam  jangka  waktu  yang  telah  disepakati[1].  Kartu  kredit  memungkinkan  pelanggan mendapatkan apa yang mereka butuhkan saat mereka membutuhkannya[2]. Secara khusus, pelayanan kredit yang diberikan oleh lembaga atau badan yang telah memiliki kewenangan menyalurkan dana berupa bantuan keuangan kepada perorangan maupun kelompok [3]. Mengingat keadaan ekonomi saat ini, penyedia modal sangat diminati. Ketersediaan modal untuk mendukung kegiatan perekonomian[4].
PT. Esta Dana Ventura berdiri pada tanggal 9 Februari 2015, PT Esta Dana Ventura bergerak pada bidang lembaga keuangan non bank dengan model modal ventura dan micronance institute yang didirikan pada tanggal 9 Februari 2015. PT. Esta Dana Ventura secara resmi telah diberikan izin untuk menjalankan bisnis modal ventura oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) berdasarkan KEP nomor 8/D.05/2015.
PT. Esta Dana Ventura yang bergerak di bidang pembiayaan dan peminjaman kredit motor dengan sasaran adalah konsumen perorangan ataupun kelompok. Adanya jenis produk kendaraan roda dua (motor) yang dilayani oleh PT. Esta Dana Ventura.
Namun, dalam prakteknya pasti ada kendala – kendala terutama selama periode pengembalian yang sering terjadi,  seperti  saat  nasabah  ingin  mengajukan  Repeat  Order  atau  pengajuan  dana  kembali[5].  Kendala  yang biasanya ditemui dalam proses pemberian kredit yaitu kredit kurang lancar dan kredit pembayaran yang macet[6]. Sebelum PT Esta Dana Ventura ingin memutuskan untuk menyetujui permohonan kembali dalam pemberian kartu kredit  dari  calon  nasabah  repeat  order  diperlukan  klasifikasi  kriteria  penilaian  untuk  menentukan  kelayakan pemberian kredit kepada calon nasabah repeat order[7].
Dan untuk saat ini PT Esta Dana Ventura masih menggunakan metode komputerisasi Microsoft excel untuk mencari kriteria penilaian nasabah kredit macet sehingga informasi tentang data kredit masih kurang efisien dan kurang akurat.
Penelitian ini mengambil keputusan untuk menggunakan Klasifikasi pengelompokan Data mining dengan tools  Rapidminer  sebagai  alat  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dengan  cara  mengolah  data  dengan menggunakan metode K-Means clustering untuk membantu PT. Esta Dana Ventura dalam menganalisis potensi kredit  bermasalah[8].  Dengan  membandingkan  data  survei  calon  Repeat  Order  dengan  data  pemberian  kredit sebelumnya dan mengklasifikasikannya dalam bentuk klasifikasi kredit macet atau tidak macet[9]. Data mining merupakan  proses  menganalisis  data  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan informasi  yang  berguna  yang  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut[10].  Dengan  data  karakteristik  yang  mirip ditempatkan  pada  kelompok  yang  sama  dengan  menggunakan  metode  k-means,  sedangkan  data  dengan karakteristik  yang  berbeda  dibagi  menjadi  kelompok  yang  berbeda  dengan  menggunakan  metode  clustering lainnya[11].
Pentingnya penilaian kriteria kredit macet yang dapat diterapkan dalam menentukan kelayakan calon kredit nasabah repeat order agar tidak terjadi kemacetan yang dapat mengganggu jalan usaha kredit agar tidak merugikan PT. Esta Dana Ventura dalam pencapaian keuntungan[12].
Dengan  masalah  diatas  untuk  membantu  mencari  potensi  data  prediksi  macet  bisa  menggunakan  data mining  metode k-means  dengan  tools  Rapidminer  yang dapat  mengklasifikasikan data nasabah lancar dan data prediksi  nasabah  macet[13].  Oleh  karena  itu  penulis  bertujuan  untuk  membantu  sebuah  sistem  yang  mampu menghubungkan PT. Esta Dana Ventura dengan sistem tersebut, serta bermaksud meneliti masalah tersebut dengan menggunakan metode K-Means untuk memprediksi nasabah macet di PT. Esta Dana Ventura[14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Studi  pustaka,  pengumpulan  data,  pengolahan  data,  kinerja  metode  K-Means  Clustering,  implementasi,  dan penarikan kesimpulan merupakan tahapan dari metodologi  penelitian penelitian ini[15]. Berikut adalah tahapan perhitungan kriteria nasabah menggunakan metode K-Means Clustering :
Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian
Keterangan:
a. Menentukan banyaknya total cluster
Untuk menentukan banyaknya total cluster peneliti membentuk 3 kelompok clustering dalam kriteria penilaian dalam menentukan kelayakan calon repeat order.
b. Menentukan nilai centroid secara random untuk iterasi awal
Pada tahap penelitian mencari centroid bisa diambil dari data yang akan dikaji secara acak atau random yang akan menentukan hasil iterasi pada perhitungan yang pertama.
c. Menghitung jarak antara titik centroid dengan setiap objek
Perhitungan  dalam  mencari  titik  centroid  dengan  setiap  objek  dapat  dilakukan  dengan  perhitungan  manual dengan rumus Euclidean Distance. Berikut persamaan perhitungan Eulidean Distance :
D(x, y) =   √(X1 − Y1) 2 + (X2 − Y2) 2 (1)
d. Pengulangan perhitungan kembali
Perhitungan kembali hingga nilai centroid sama dan anggota di tiap kluster tidak ada yang berubah. Dalam penelitian ini, pengumpulan data dan pemrosesan data dapat diuraikan sebagai berikut:
A) Tahapan Penelitian Pengumpulan Data
Adapun prosedur penelitian ini dilakukan dengan teknik data collection, mengelola serta mengkaji data yang telah didapatkan dari PT Esta Dana Ventura. Analisa data dilakukan pada Microsoft Excel dengan perhitungan manual dan dilakukan pengujian pada Rapid Miner. Pada proses pengumpulan  data, informasi data nasabah peminjam kredit macet didapatkan melaui Laporan Harian di PT. Esta Dana Ventura. Peneliti membutuhkan informasi data berupa Nama nasabah, besar pinjaman, jangka waktu / tenor, pembayaran, dan data tertunggak. Berikut table 124 sample data nasabah :
Tabel 1. Informasi Data Nasabah
NO Nama Nasabah Penyertaan Setoran Tenor Jumlah Tunggakan (x) Sisa Tunggakan (y) 1 SARJI MUKTARJI 6.050.000 1.019.000 12 4 3 2 AMI NURHAYATI 12.050.000 1.202.000 18 0 0 3 SUHARSI 6.050.000 707.000 18 4 4 4 SUHARNO 6.050.000 1.062.000 12 3 3 5 TITIN PATIMAH 9.050.000 1.174.000 12 1 2 6 NANANG NURJAMAN 6.050.000 747.000 18 1 1 7 NUR HALIMAH 6.050.000 663.000 12 2 1 8 ROBI ADITIA WIGUNA 3.050.000 460.000 18 2 1 9 ENI NURAENI 3.050.000 380.500 18 1 2 10 MAHPUDIN 6.050.000 623.000 18 1 2 11 RATNA DEWI SETYAWATI 6.050.000 647.000 12 1 1 12 WATI KARWATI 3.050.000 633.500 18 2 2 13 NENGSIH 6.050.000 691.000 18 2 1 14 HERI SUHERMAN 9.050.000 872.500 18 1 3 15 CECEP SUPRIADI 6.050.000 787.000 18 1 2 16 CUCUN NOVITA 12.050.000 1.281.500 18 0 0 17 DENDIH PRAHESTU 6.050.000 583.000 12 2 2 18 MUHAMMAD FAJAR RAMADHAN 3.050.000 746.000 12 2 3 19 UDEH 6.050.000 755.000 18 1 1 20 NINA NURLAELA 6.050.000 747.000 6 2 1 …..... 124 JOJON ISKANDAR 8.000.000 705.500 12 2 2
B) Pengolahan Data
Pengolah data dapat dilakukan untuk proses penyelesaian masalah dengan menggunakan metode Algoritma K- Means untuk clustering dan penggunaan tools Rapidminer yang dapat membantu ke akuratan hasil.
C) Implementasi Pada Rapidminer
Tahapan selanjutnya adalah menggunakan aplikasi rapid miner agar mempercepat Langkah pengolahan data prediksi kemacetan dengan aplikasi Rapidminer
D) Hasil kesimpulan
Pada tahap terakhir dari penyelesaian masalah adalah mendapatkan hasil keputusan dari penelitian.

## 2.2 Data Mining
Data mining  adalah proses menganalisa data atau proses informasi data dengan jumlah data yang sangat  besar. Data mining mencakup pengumpulan data, ekstrasi data, analisis data, dan statistic data[16].

## 2.3 K-Means
K-Means  Clustering  merupakan      salah  satu  metode  penggelompokan  data  dalam  bentuk  kelompok  ataupun kluster. Pengelompokan data biasa dikenal dengan pencarian nilai k kelompok atau kluster[17]. Dalam penentuan mencari nilai k  bisa di tentukan dengan mencari ukuran jarak ketidak miripan untuk mengelompokan obyek dari masing  masing  kluster  atau  disebut  dengan  jarak  Euclidean  Distance[18].  Semakin  dekat  dengan  jarak  berarti semakin tinggi kemiripannya. Berikut persamaan rumus Euclideam Distance :
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √(𝑋1 − 𝑌1) 2 + (𝑋2 − 𝑌2) 2
(2)

## 2.4 RapidMiner
RapidMiner merupakan platfrom perangkat lunak yang berfungsi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text  mining  dan  analisis  prediksi[19].  RapidMiner  menggunakan  teknik  prediksi  dan  deskriptif  yang  mampu memberikan wawasan untuk para penggunanya sehingga dapat membuat keputusan dengan paling baik[20].

## 2.5 Pengertian tentang Kredit
Kredit umumnya mengacu pada kapasitas untuk menjamin pembayaran kembali  pinjaman dalam jangka waktu yang telah disepakati[21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahapan penerapan Algoritma K-Means clustering
1. Menentukan nilai k yang ingin dibentuk
2. Mencari pusat cluster awal (centroid) dengan memilih data secara acak atau random sesuai k
3. Menghitung jarak masing  -  masing  centroid dengan rumus Euclidean Distance. Berikut perasamaan rumus Euclidean Distance :
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √(𝑋1 − 𝑌1) 2 + (𝑋2 − 𝑌2) 2
(3)
4. Mengklasifisikan setiap data centroid berdasarkan jarak paling minimum.
5. Pengulangan kembali dari langkah ke-3 hingga nilai centroid sama dan anggota di tiap kluster tidak ada yang berubah.
3.2 Proses Klasifikasi Data
Dari data Laporan diatas untuk mencari kriteria mana saja Nasabah yang bermasalah atau Macet, maka penulis mencari data dengan mencari Kriteria Penilaian sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Penilaian No Tunggakan Kriteria 1 0 Sangat Lancar 2 1-2 Lancar 3 3> Bermasalah / Macet

## 3.3  Mentukan Titik pusat Cluster
Dalam menentukan nilai titik k pada pusat cluster awal, dilakukan dengan memilih data secara acak atau random.
Jumlah kelompok yang akan dibentuk menjadi 3 kelompok :
Tabel 3. Titik Pusat Cluster Centroid  Data ke  X  Y C0 1 4 3 C1 2 0 0 C2 5 1 2
Hitung jarak data Centroid dengan menggunakan rumus  Euclidean Distance sebagai berikut :
1. Jarak perhitungan pertama dengan titik pusat pertama :
C0= √(4 − 4 ) 2 + (4 − 3) 2 = 1
2. Jarak perhitungan kedua dengan titik pusat pertama :
C1= √(4 − 0 ) 2 + (4 − 0) 2 = 6
3. Jarak perhitungan ketiga dengan titik pusat pertama :
C2= √(4 − 1 ) 2 + (4 − 2) 2 = 4
Tabel 4. Hasil perhitungan Iterasi 1 Data ke  x  y C0 C1  C2  jarak minimun  cluster 1 4  3 1 6 4 1 0 2 0  0 5 0 2 0 1 3 4  4 1 6 4 1 0 4 3  3 1 4 2 1 0 5 1  2  3,6055513 1 1 1 2 6 1  1  3,6055513 1 1 1 2 7 2  1 2,236068 3 1 1 2 8 2  1 2,236068 3 1 1 2 9 1  2  3,6055513 1 1 1 2 10 1  2  3,6055513 1 1 1 2
Data ke  x  y C0 C1  C2  jarak minimun  cluster 11 1  1  3,6055513 1 1 1 2 12 2  2 2,236068 3 1 1 2 13 2  1 2,236068 3 1 1 2 14 1  3  3,6055513 1 1 1 2 15 1  2  3,6055513 1 1 1 2 …............. 124 2  2 2,236068 3 1 1 2
Dari perhitungan iterasi 1 dapat ditetapkan jarak minimum kedetakatan antara masing – masing titik pusat kluster. Berikut hasil pusat cluster pada iterasi 1 :
Tabel 5. Hasil cluster Iterasi 1 No Nama Nasabah C0 C1 C2 1 SARJI MUKTARJI 0 2 AMI NURHAYATI 1 3 SUHARSI 0 4 SUHARNO 0 5 TITIN PATIMAH 2 6 NANANG NURJAMAN 2 7 NUR HALIMAH 2 8 ROBI ADITIA WIGUNA 2 9 ENI NURAENI 2 10 MAHPUDIN 2 11 RATNA DEWI SETYAWATI 2 12 WATI KARWATI 2 13 NENGSIH 2 14 HERI SUHERMAN 2 15 CECEP SUPRIADI 2 …... 124 JOJON ISKANDAR 2
Hasil kesimpulan pada perhitungan Iterasi 1 yaitu dengan :
Tabel 6. Hasil Kesimpulan Iterasi I C0 27 Data C1 3 Data C2 94 Data
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  jarak  minimum  terkedat,  perhitungan  dilanjutkan  kembali untuk mencari hasil yang sama atau tidak berubah. Dan hasil perhitungan Iterasi berhenti pada perhitungan Iterasi ke-5. Berikut tabel hasil perhitungan Iterasi ke-5 :
Tabel 7. Hasil  perhitungan kluster Iterasi 5 Data ke  x  y C0 C1 C2 jarak minimun  cluster  C0  C1  C2 1 4  3  2,481757862  4,683473637  5,656854249 2,481757862 0 0 2 0  0  4,313185195  1,563829787 0 0 2 2 3 4  4  2,481757862  4,683473637  5,656854249 2,481757862 0 0 4 3  3 1,80837861 3,326046434  4,242640687 1,80837861 0 0 5 1  2  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 6 1  1  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 7 2  1  2,093166096 2,04700866 2,828427125 2,04700866 1 1 8 2  1  2,093166096 2,04700866 2,828427125 2,04700866 1 1 9 1  2  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 10 1  2  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 11 1  1  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 12 2  2  2,093166096 2,04700866 2,828427125 2,04700866 1 1 13 2  1  2,093166096 2,04700866 2,828427125 2,04700866 1 1 14 1  3  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 15 1  2  3,080982866  1,148000013  1,414213562 1,148000013 1 1 …......... 124 2  2  2,093166096 2,04700866 2,828427125 2,04700866 0 0
Hasil kesimpulan pada perhitungan Iterasi 5 yaitu dengan :
Tabel 8. Hasil kesimpulan iterasi 5 C0 32 Data C1 89 Data C2 3 Data
Adapun hasil perhitungan pada iterasi 5 dapat diuraikan sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil pengelompokan Kluster cluster Nomer C0 Nasabah kredit Macet 1,3,4,68,70,71,74,75,78,80,82,83,88,89,92,98,99,102,104,105,106,107,108,109,110 , 113,114,118,119,121,123,124 C1 Nasabah Kredit Lancar 5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35 , 36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62 , 63,64,65,66,67,69,72,73,76,77,79,81,84,85,86,87,90,91,93,94,95,96,97,100,101,10 3, 111,112,115,116,117,120,122. C2
Nasabah Kredit Sangat
Lancar 2,12,17

## 3.4 Pengujian
Setelah  dilakukan  perhitungan  secara  manual  maka  selanjutnya  adalah  Implementasi  menggunakan  Aplikasi Rapidminer yang bertujuan untuk mempercepat langkah pengolahan klasifikasi data pada  prediksi macet. Berikut gambar dibawah merupakan tahap awal pada pengolahan dataset untuk menentukan nilai kluster. Karena peniliti membutuhkan 3 kluster, jadi pada tahap ini diketahui nilai k yaitu sebanyak 3 k atau 3 kelompok.

## Gambar 2. Proses Clustering Rapidminer
Pada  tahap  proses  clustering  dikelompokan  menjadi  3  kelompok  untuk  mencari  kriteria  nasabah  sangat lancar, nasabah lancar, dan nasabah macet. Setelah itu Runningkan program untuk mendapatkan hasil clustering Algoritma K-Means yang diterapkan pada Rpidminer. Dan hasil dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Pada tahap proses ini, 124 data telah berhasil di  kelompokan dan menjadi beberapa anggota pada setiap cluster.
Gambar 4 . Hasil Visualisasi menggunakan Scatter Bubble
Dalam  hasil  visualisasi  scatter  bubble  penilaian  tunggakan,  diketahui  bahwa  kluster  2  memiliki  jumlah kriteria  nasabah  macet  dengan  rata  –  rata  tunggakan  penyetoran  mencapai  5  tunggakan,  sedangkan  kluster  0 dengan rata – rata tunggakan 1 -2 tunggakan, dan kluster 1 tidak mempunyai tunggakan.
Gambar 5 . Hasil Diagram Cluster
Dengan hasil dari  kedua data gambar  4 dan 5, sudah banyak memiliki hasil yang akurat  untuk  PT. Esta dana ventura dalam pencarian data nasabah kredit. Setelah dilakukan visualisasi dari scatter bubble dalam hasil diagram penyertaan, bahwa hasil kluster 2 terlihat lebih banyak dengan nasabah macet dengan rata – rata pinjaman diatas > Rp. 10.000.000.
Gambar 6. Hasil Clustering
Hasil dari cluster model tools Rapidminer, menerangkan bahwa 69 data masuk kedalam cluster_0 dengan nasabah lancar, 3 data data masuk kedalam cluster_1 dengan nasabah sangat lancar, dan 52 data masuk kedalam cluster_2 dengan nasabah macet.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa Implementasi dari hasil metode K-Means memberikan hasil klasifikasi  pengelompokan  data  yang  efektif.  Dari  hasil  cluster  model  penggunaan  Rapidminer  dengan  hasil perhitungan manual memiliki hasil yang tidak jauh berbeda. Dengan hasil akhir penelitian menggunakan metode k-means dapat menghasilkan data pengelompokan menjadi 3 kriteria, yaitu (C0) sebanyak 69 data dengan Nasabah Lancar, (C1) sebanyak 3 data dengan nasabah sangat lancar, dan (C2) sebanyak 52 data dengan nasabah macet. Dengan adanya penerapan metode k-means dengan menggunakan tools rapidminer dapat membantu PT. Esta Dana
Ventura  dalam  mencari  kriteria  nasabah  macet  yang  akan  memudahkan  pemberian  kredit  untuk  calon  nasabah repeat  order dengan status kelayakannya. Adapun saran dari penelitian ini  untuk mengambil  keputusan dengan menggunakan metode K-Medoids dengan menggunakan tools orange.

## REFERENCES
[1] F. D. S. Alhamdani, A. A. Dianti, and Y. Azhar, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Perilaku Penggunaan Kartu Kredit Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 6, no. 2, pp. 70–77, 2021, doi: 10.14421/jiska.2021.6.2.70-77.
[2] N. Ahsina, F. Fatimah, and F. Rachmawati, “Analisis Segmentasi Pelanggan Bank Berdasarkan Pengambilan Kredit Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,”  J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap.,  vol.  8,  no.  3,  2022,  doi: 10.33197/jitter.vol8.iss3.2022.883.
[3] J.  Hutagalung  and  F.  Sonata,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Menganalisis  Minat  Nasabah,”  J.  Media  Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 1187, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[4] M. S. Bagas Prasetia, Muhammad Syahril, M.Kom, Rini Kustini, S.S., “Prediksi Kredit Macet Melalui Prilaku Nasabah Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Pada  Pt  Pemodalan  Nasional  Madani  Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma Klasifikasi C4.5,” CyberTech, vol. 10, no. x, pp. 1–10, 2020.
[5] R. Limia Budiarti and G. Cendana, “Klasifikasi Data Nasabah Kredit Pinjaman Menggunakan Data Mining Dengan Metode K-Means Pada Mega Central Finance,” pp. 88–94, 2022.
[6] A. Purnama, “Pemberian Kredit Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno Pada PT . Bintang Mandiri Finance Bekasi,” vol. I, no. 1, 2022.
[7] E. D. S. Mulyani, A. Rihadisha, and ..., “Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Simpenan Pameungkeut …,” J. VOI (Voice …, vol. 6, pp. 391– 404, 2020, [Online]. Available: https://voi.stmik-tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/view/226
[8] M. R. Fahlevi, D. Ridha, D. Putri, and E. Syahrin, “Analisis Pengelompokan Data Pelelangan Barang Dengan Metode K-Means Clustering,” vol. 8, pp. 53–61, 2023.
[9] N. S. H. Pratama, D. T. Afandi, M. Mulyawan, I. Iin, and N. D. Nuris, “Menurunkan Presentase Kredit Macet Nasabah Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Inf. Syst. Educ. Prof.  J. Inf. Syst., vol. 5, no. 2, p. 131, 2021, doi: 10.51211/isbi.v5i2.1537.
[10]  A. Al Essa and C. Bach, “Data Mining and Knowledge Management for Marketing,” Int. J. Innov. Sci. Res. ISSN, vol. 2, no. 2, pp. 321–328, 2014, [Online]. Available: http://www.ijisr.issr-journals.org/
[11]  A.  Triayudi,  “Implementasi  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 240−, vol. 244, no. 1, pp. 240–244, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4653.
[12]  S. R. Prabowo Budi Utomo, Ema Utami, “P Rogram S Tudi D Oktor,” Pemodelan Arsit. Sist. Inf. Perizinan Menggunakan Kerangka Kerja Togaf Adm, vol. 4, no. 1, p. (halaman 2), 2018.
[13]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  F.  I.  Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  R.  Miner,  “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL,” vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023.
[14]  I. N. M. Adiputra, “Clustering Penyakit Dbd Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means,” Inser. Inf. Syst. Emerg. Technol. J., vol. 2, no. 2, p. 99, 2022, doi: 10.23887/insert.v2i2.41673.
[15]  R. Lodewyk and K. Maturbongs, “KMeans Clustering Menggunakan RapidMiner dalam Segmentasi Pelanggan dengan Evaluasi Davies Bouldin Index Untuk Menentukan Jumlah Cluster Paling Optimal ( Tugas E-Business Technology ),” vol. 6, no. 2, pp. 8–13, 2023.
[16]  S. N. Br Sembiring, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.
[17]  R.  Hasibuan  Budiansyah,  H.  Hafizah,  and  R.  Mahyuni,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 1, p. 7, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4767.
[18]  H. Prastiwi, J. Pricilia, and E. Raswir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer  (  JAKAKOM  ),”  J. Inform. Dan Rekayasa Komput., vol. 1, no. April, pp. 141–148, 2022.
[19]  R.  Fitra  and  I.  Rusdi,  “Penerapan  Metode  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan  Rapidminer  Studio  Pada Klasifikasi Status Sosial Ekonomi Studi Kasus: Kelurahan Kapuk Muara Rt …,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. …, pp. 653–660, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/smartcomp/article/view/4250
[20]  F. Teknologi and I. Dan, “SURAT TUGAS No . 009 / ST / Dek / FTIB / X / 2022,” no. 0274, 2023.
[21]  S. Dwididanti and D. A. Anggoro, “Analisis Perbandingan Algoritma Bisecting K-Means dan Fuzzy C-Means pada Data Pengguna Kartu Kredit,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 22, no. 2, pp. 110–117, 2022, doi: 10.23917/emitor.v22i2.15677.