L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## KLASIFIKASI DATA NASABAH KREDIT PINJAMAN MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN METODE K-MEANS PADA MEGA CENTRAL FINANCE
Rike Limia Budiarti 1 , Gina Cendana 2
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Nurdin Hamzah, Jambi E-mail: 1 rikelimia@gmail.com, 2 ginacendana99@gmail.com
Abstract – Mega Central Finance (MCF) Group is a company under CT.Corpora. The Mega Central Finance (MCF) Group company functions as a company engaged in financing and credit, located in Muara Bulian. The purpose of this study using the "K-means" data mining method is to obtain data reports on customers who are entitled to receive loans from the Mega Central Finance (MCF) Group. Clustering includes inputting data from customers  who  apply  for  loans,  then  entering  the  registration  process  to  enter  the  customer's  name,  the calculation  process  using  RapidMiner.  It  takes  several  variables  used  in  clustering,  namely  the  variable "Amount  of  Loans,  Term,  Income,  Number  of  Pickup  Vehicles".  The  results  of  clustering  obtained  three clusters, namely cluster 1 there are 7 active customer data which has a very small number of clusters. Cluster 2 contains 93 passive customer data which has a cluster number with the highest number of customer data from cluster  1  and  cluster  3.  Cluster  3  contains  50  repeat  order  customer  data  which  has  a  moderate  number  of clusters. Finally, the results from the three clusters above are obtained.
Keywords : Active, Data Mining, K-Means, Passive, Repeat Order, Rapid Miner.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Mega Central Finance (MCF) Group merupakan  perusahaan  yang  bernaung  di  bawah CT.Corpora.  Perusahaan  Mega  Central  Finance (MCF)  Group  berfungsi  sebagai  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  pembiayaan  dan  peminjaman. Kantor cabang Mega Central Finance (MCF) Group pertama di Muara Bulian berlokasi di, Jl. Gajahmada Rt/Rw  08/02  Kel.  Rengas  Cendong  Muara  Bulian Kab. Batang Hari.
Mega  Cental  Finance  (MCF)  Group  yang bergerak  di  bidang  pembiayaan  dan  peminjaman kredit  motor  dengan  sasaran  adalah  konsumen individu  dan  organisasi.  Adanya  jenis  produk kendaraan  roda  dua  (motor)  yang  dilayani  oleh Mega  Cental  Finance  (MCF)  Group,  khususnya  di produksi oleh negara Jepang dan Italia, yaitu Honda, Yamaha, Suzuki, Kawasaki, dan Vespa.
Sebagai  perusahaan  yang  bergerak  dibidang pembiyaan  dan  peminjaman  Mega  Central  Finance (MCF)  Group  seharusnya  mampu  memberikan solusi  untuk  para  calon  nasabah  yang  ingin mengkredit  motor,  dengan  melihat  dari  pendapatan calon nasabah yang diperkirakan dapat mempengaruhi kemampuan mereka dalam memenuhi kewajiaban kepada Mega Central Finance (MCF) Group.
Mega  Central  Finance  (MCF)  Group  Muara Bulian  saat  ini  masih  mengguna  sistem  berupa pencatatan  data  yang  masih  menggunakan  sistem
yang sederhana dan kurang efisien dalam mengklasifikasikan  data  nasabah  mana  yang tergolong dalam nasabah aktif (nasabah yang sering melakukan  pinjaman  dalam  kurun  waktu),  nasabah pasif  (nasabah  yang  hanya  menggabil  satu  kali pinjaman),  dan nasabah repeat  order (nasabah  yang sering  melakukan  pinjaman  saat  pinjaman  mereka telah  selesai).  Dalam  upaya  untuk  membantu menganalisis  kelayakan  pemberian  kredit  kepada nasabah  berdasarkan  kriteria  yang  telah  menjadi standar  di  Mega  Central  Finance  (MCF)  Group, menggunakan  data  mining  metode  k-means  yang dapat  mengklasifikasikan  data  nasabah  mana  yang yang  layak  menerima  kredit  pinjaman  di  Mega Central Finance (MCF) Group.
Oleh sebab itu penulis bermaksud
membangun sebuah sistem yang mampu menghubungkan  Credit  Analyst  Mega  Central Finance (MCF) Group dengan sistem tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  peneliti bermaksud untuk mengangkat topik ini sebagai judul skripsi “ Klasifikasi Data Nasabah Kredit Pinjaman  Menggunakan  Data  Mining  Dengan Metode K-Means Pada Mega Central Finance”.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  perumusan  masalah    judul  yang penulis angkat dapat dirumuskan yaitu: “Bagaimana penerapan atau implementasi
untuk mengklasifikasikan  data  nasabah  untuk  pemberian kredit pinjaman kepada Mega Central Finance?”.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 1.3. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk membantu mengklasifikasi data nasabah yang layak  menerima  kredit  pinjaman  sesuai  dengan ketentuan  yang  ditetapkan  oleh  Mega  Central Finance.

## 1.4. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  yang  dapat  diambil  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Bagi  penyedia  informasi,  sebagai  solusi pengklasifikasian data nasabah pada Perusahan Mega Central Finance.
2. Bagi  penulis,  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  berguna  dalam  menambah  atau memperkaya  wawasan  pengetahuan  baik teori  maupun  praktek,  belajar  menganalisa dan  melatih  daya  pikir  dalam  mengambil kesimpulan atas permasalahan yang ada.
3. Bagi kampus, Penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk menambah referensi sebagai bahan penelitian lanjutan yang lebih mendalam pada masa yang akan datang.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Definisi Klasifikasi
Menurut  Yusup  dan  Suhendar  dalam  jurnal Bayu  Indro  Saputro  (2017:109)  klasifikasi  adalah penggolongan atau pengelompokkan buku berdasarkan subjek atau isi bahan pustaka yang ada.
Menurut  Suwarno dalam  jurnal  Bayu  Indro Saputro  (2017:109)  secara  umum  klsifikasi  terbagi ke dalam dua jenis, yaitu:
a. Klasifikasi  artifisial,  yaitu  klasifikasi  bahan
pustaka berdasarkan sifat-sifat yang kebetulan ada pada bahan pustaka tersebut.miasalnya  tinggi  buku  atau  warna buku.
b. Klasifikasi  fundamental,  yaitu  klasifikasi bahan pustaka berdarkan isi atau subjek buku pada bahan pustaka tersebut.

## 2.2. Definisi Data
Pengertian  Data  Menurut  Lengkutoy  dalam buku  pengenalan  komputer  (2016:5)  Data  adalah suatu istilah majemuk yang berarti fakta atau bagian dari  fakta  yang mengandung arti  yang  dihubungkan dengan  kenyataan,  simbol-simbol,  gambar-gambar, angka-angka,  huruf  atau  simbol  yang  menunjukkan suatu  ide,  objek,  kondisi,  atau  situasi.  Data  dapat perupa  catatan-catatan  dalam  kertas,  buku,  atau tersimpan sebagai file dalam basis data.
Menurut  Sutabri  dalam  jurnal  Vivi  Afifah dkk  (2021:111)  data  adalah  kenyataan  yang
menggambarkan  suatu  kejadian  serta  merupakan suatu  bentuk  yang  masih  mentah  yang  belum  dapat bercerita  banyak  sehingga  perlu  diolah  lanjut melalui suatu model untuk menghasilkan informasi.
Menurut Suharsimi Arikunto (2017:118) data adalah  segala  fakta dan angka  yang dapat dijadikan bahan  untuk  menyusun  suatu  informasi.  Sehingga dapat  di  artikan  bahwa  informasi  adalah  data  yang sudah diolah untuk keperluan tertentu.
Menurut  Dempsey  (2002)  data  merupakan materi  mentah  yang  membentuk  semua  laporan penelitian.

## 2.3. Definisi Nasabah
Menurut Kasmir dalam jurnal Sonny Koeswara dan Muslimah (2017:3) bahwa: “Nasabah merupakan konsumen yang membeli atau menggunakan  produk  yang  dijual  atau  ditawarkan oleh bank”.
Definisi  lain  menurut  Gasperz,  dalam Nasution (2017:101) nasabah adalah:
1.    Nasabah  adalah  semua  orang  yang  menuntut suatu  perusahaan  untuk  memenuhi  suatu standar kualitas tertentu yang akan memberikan  pengaruh  pada  performansi perusahaan.
2.    Nasabah adalah orang yang tidak bergantung pada  kita,  tetapi  kita  yang  bergantung padanya.
3.    Nasabah  adalah  orang  yang  membawa  kita kepada keinginannya.
4. Tidak  ada  seorang  pun  yang  menang berargumentsi dengan pelanggan.
5.    Nasabah  adalah  orang  yang  sangat  penting yang harus dipuaskan.

## 2.4. Definisi Kredit
Menurut Kasmir dalam jurnal Maya Agustina Primadani  (2017:10).  Kredit  adalah  Penyediaan uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan itu,  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan pinjam  meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain yang  mewajibkan  pihak  peminjam  melunasi utangnya  setelah  jangka  waktu  tertentu  dengan pemberian bunga.
Menurut Bymont P. Kent dalam Jurnal Fanny Angelina  (2020:291)  Kredit  adalah  hak  untuk menerima  pembayaran  atau  kewajiban  untuk melakukan  pembayaran  pada  waktu  diminta  atau pada  waktu  yang  akan  datang  karenya  penyerahan barang-barang sekarang.
Menurut  Thomas  dalaam  skripsi  Fransisca Indah  Sugianto  (2017:93)  Kredit  adalah  hak  untuk menerima  pembayaran  atau  kewajiban  untuk melakukan  pembayaran  pada  waktu  diminta  atau pada  waktu  yang  akan  datang  karena  penyerahan barang-barang sekarang.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 2.5. Definisi Pinjaman
Menurut  Firdaus  dkk  dalam  jurnal  Fitria
Anisyah (2020:8) pinjaman  adalah merupakan suatu reputasi yang dimiliki seseorang yang memungkinkan  ia  bisa  memperoleh  uang,  barang- barang  dan  tenaga  kerja  dengan  jalan  menukarkan suatu perjanjian untuk membayarnya di suatu waktu yang akan datang.
Menurut Ardiyos dalam jurnal Fitria Anisyah (2020:8),  pinjaman  dapat  diartikan  sebagai  barang atau  jasa  yang  menjadi  kewajiban  pihak  yang  satu untuk  dibayarkan  kepada  pihak  lain  sesuai  dengan perjanjian  tertulis  ataupun  lisan,  yang  dinyatakan atau diimplikasikan serta wajib dibayarkan kembalidalam jangka waktu tertentu.
Menurut Thomas  suyatno  dalam  jurnal  Fitria Anisyah  (2020:8)  pinjaman  merupakan  suatu penyediaan  uang  yang  dapat  disamakan  dengan suatu  tagihan-tagihannya  yang  sesuai  dengan persetujuan antara peminjam dan yang meminjamkan.  Dari  pengertian  di  atas  dapat dijelaskan  bahwa  pinjaman  atau  kredit  merupakan suatu  pembiayaan  berupa  uang  atau  tagihan  yang nilainya  diukur  dengan  uang,  misalnya  bank membiayai  kredit  untuk  pembelian  rumah  atau mobil.

## 2.6. Definisi Data Mining
Secara sederhana data mining  adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang  sangat  besar  (Davies,  2017:1).  Data  mining juga  disebut  sebagai  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu kumpulan  data  (Pramudiono,  2017).  Data  mining, sering  juga  disebut  sebagai knowledge  discovery  in database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data,  historis untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam set data berukuran besar (Santoso, 2017).
Data  mining  adalah  kegiatan  iteratif  dan interaktif guna mendapatkan aturan, pola atau model baru yang dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya  serta  memberikan  manfaat  bagi pengambil  keputusan  pada  masa  yang  akan  datang. (Syahdan & Sindar, 2018).
Karakteristik data mining sebagai berikut :
 Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
 Data  mining  biasa  menggunakan  data  yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
 Data  mining  berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi (Davies, 2015).
Tahap-tahap data  mining adalah  sebagai berikut: (Junianto & Rachman, 2020:119) a. Pembersihan data (data cleaning) Pembersihan data merupakan proses menghilang-kan noise dan  data  yang  tidak konsisten atau data tidak relevan.
b. Integrasi data (data integration)
Integrasi data merupakan penggabungan data dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru.
c. Seleksi data (data selection)
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang  sesuai  untuk  di  analisis  yang  akan diambil dari database . d. Transformasi data (data transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam data mining . e. Proses mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data. Beberapa metode  yang  dapat  digunakan  berdasarkan pengelompokan data.
f. Evaluasi pola (pattern evaluation)
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik kedalam knowledge based yang ditemukan. g. Presentasi pengetahuan (knowledge presentation) Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang
digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan yang diperoleh pengguna.
Berdasarkan  beberapa  pengertian  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  data  mining  adalah suatu  teknik  menggali  informasi  berharga  yang terpendam atau tersembunyi pada suatu koleksi data ( database )  yang  sangat  besar  sehingga  ditemukan suatu  pola  yang  menarik  yang  sebelumnya  tidak diketahui.  Kata  mining  sendiri  berarti  usaha  untuk mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah besar  material  dasar.  Karena  itu  data  mining sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang ilmu seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligent ), machine learning , statistik dan database. Beberapa  metode  yang  sering  disebut-sebut  dalam literatur data  mining antara  lain clustering , lassification,  association  rules  mining,  neural network, genetic algorithm dan lain-lain (Pramudiono,  2007).  Data  mining  dibagi  menjadi beberapa  model    berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan, yaitu  (Qomariah dkk, 2019:332).
a. Deskripsi
Para  peneliti  biasanya  mencoba  menemukan cara  untuk  mendeskripsikan  pola  dan  trend yang tersembunyi dalam data.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
b. Estimasi Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  tujuan  yang  lebih  kearah  numerik dari pada kategori.
c. Prediksi Prediksi memiliki kemiripan dengan estimasi dan  klasifikasi.  Hanya  saja,prediksi  hasilnya menunjukkan  sesuatu  yang  belum  terjadi (mungkin terjadi di masa depan).
d. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat kategorik. Misalnya, kita akan
mengklasifikasikan  pendapatan  dalam  tiga kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
e. Clustering Clustering lebih  ke  arah  pengelompokan record ,  pengamatan,  atau  kasus  dalam  kelas yang memiliki kemiripan.
f. Asosiasi Mengidentifikasi  hubungan  antara  berbagai peristiwa yang terjadi pada satu waktu.

## 2.7. Definisi Metode K-Means
Metode  K-Means  adalah    salah  satu  metode dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan. Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok sehingga  data  berkarakteristik  sama  dikelompokan ke  dalam  satu  kelompok  yang  sama  data  yang berkarakteristik  berbeda  dikelompokan  ke  dalam kelompok  yang  lain.  Tujuan  pengelompokan  ini adalah untuk meminimalkan fungsi objek yang diset dalam  proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar kelompok (Eko P, 2012).
Algoritma  penglompokan  data  K-means adalah sebagai berikut (Eko, P, 2012) :
Algoritma  K-Means  Langkah-langkah  dalam algoritma K-means clustering adalah :
1. Menentukan jumlah cluster.
2.   Menentukan nilai centroid
Dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi, nilai  awal  centroid  dilakukan  secara  acak. Sedangkan  jika  menentukan  nilai  centroid yang  merupakan  tahap  dari  iterasi,  maka digunakan rumus sebagai berikut:
dimana : adalah  centroid/  rata-rata  cluster  ke-I  untuk variable ke-j adalah  jumlah  data  yang  menjadi  anggota cluster ke-i
i,k  adalah  indeks  dari  cluster  j  adalah  indeks  dari variabel
adalah  nilai  data  ke-k  yang  ada  di  dalam cluster tersebut untuk variable ke-j .
3.   Menghitung jarak antara titik centroid dengan titik  tiap  objek  Untuk  menghitung  jarak tersebut  dapat  menggunakan Euclidean Distance , yaitu :
dimana : adalah Euclidean Distance.
I adalah banyaknya objek,
(x,y) merupakan koordinat object dan
(s,t) merupakan koordinat centroid.
4.   Pengelompokan  object  Untuk  menentukan anggota cluster adalah dengan
memperhitungkan  jarak  minimum  objek. Nilai yang diperoleh dalam keanggotaan data pada distance matriks  adalah  0  atau  1, dimana  nilai  1  untuk  data  yang  dialokasikan ke  cluster  dan  nilai  0  untuk  data  yang dialokasikan ke cluster yang lain.
5.   Kembali  ke  tahap  2,  lakukan  perulangan hingga  nilai  centroid  yang  dihasilkan  tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Kebutuhan Input
Input dari  perancangan  aplikasi  ini  adalah sebagai berikut:
1. Data  nasabah  yang  mengajukan  pinjaman kredit.

## 3.2. Kebutuhan Proses
Kebutuhan proses berupa: 1. Proses pendaftaran pemasukan nama nasabah.
2. Proses  perhitungan  dengan  mengguakan RapidMiner.
3.3. Kebutuhan Output
Data keluaran yang dihasilkan adalah :
1. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan Rapid Miner.
2. Laporan  data  nasabah  yang  layak  menerima pinjaman kredit.

## 3.4. Kebutuhan Perangkat Lunak
Untuk  mendukung  sistem  ini  dibutuhkan perangkat lunak sebagai berikut:
1. Sistem Operasi: Windows 10
2. RapidMiner.
3. Microsoft Excel.
4. Dan beberapa perangkat lunak lain.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 3.5. Informasi Data Nasabah
Informasi data nasabah yang ingin melakukan kredit  pinjaman  pada  Mega  Central  Finance  (MCF) Group  Muara  Bulian  didapatkan  melalu  laporan analisis  karyawan  dan  nasabah.  Penelitian  pada tugas  akhir  ini  hanya  membutuhkan  informasi tentang  data  nama  nasabah,  besar  pinjaman,  jangka waktu,  pendapatan,  jumlah  pengambilan.  Berikut merupakan gambaran umum informasi data nasabah yang dibutuhkan:
Tabel 1. Gambaran Umum Informasi Data Nasabah

## 3.6. Perhitungan Manual
Pada tahap ini, peneliti melakukan perhitungan  manual  dengan  metodeK-Means  untuk mencari prediksi klasifikasi. Pada proses perhitungan  manual  data  yang  dipakai  adalah  data yang  diperoleh  dari  Mega  Central  Finance  (MCF) Group  Muara  Bulian  dengan  data  sebagai  berikut  : Data  nasabah  yang  di  peroleh  dari  Mega  Central Finance  (MCF)  Group  Muara  Bulian  sebanyak  150. Data  nasabah  tersebut  di  lakukan  preproses  untuk mendapatkan pengelompokan data. Dari hasil proses tersebut  didapatkan  data  menjadi  3  kelompok,  dari ke  3  kelompok  tersebutdi  proses  lagi  mana  yang layak menerima kredit pinjaman.
Pada  tahap  ini  menggunakan  penerapan algoritma  K-Means  menggunakan Microsoft  Excel membutuhkan beberapa tahapan sebagai berikut:

## 3.6.1.  Menentukan Titik Pusat Cluster
Titik  pusat  cluster  atau  bisa  disebut centroid digunakan sebagai nilai pengurang untuk perhitungan  jarak  antara  data  ke  setiap  cluster  atau disebut distance .  Dalam  proses  ini  penentuan  nilai titik  pusat  cluster  bisa  ditentukan  dengan  metode acak  sesuai  keinginan  peneliti  dengan  syarat  nilai centroid masih  termasuk  dalam  range  nilai  data
pada setiap atribut.
Selain  itu  penentuan  nilai  titik  pusat  cluster bisa  ditentukan  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata di setiap atribut.
Tabel 2. Tabel Titik Pusat Cluster Data Dummy C1 40000000 12 3500000 2 C2 32000000 21 3500000 1 C3 30000000 31 1900000 3
Berdasarkan  tabel  4.2    dapat  dijelaskan bahwa  cluster  1  digunakan  sebagai  wadah  utuk menampung data yang mempunyai nilai terdekat.

## 3.6.2.  Menghitung Jarak Data ke Setiap Cluster
Setelah  mendapatkan  nilai  titik  pusat  setiap cluster  proses  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak data ke setiap cluster yang tersedia atau bisa disebut distance .  Cara  untuk  menghitung  nilai  jarak  atau distance tersebut  peneliti  menggunakan  sebuah rumus sebagai berikut:
Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster pertama adalah:
=1000000
Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster kedua adalah:
=2000000
Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster ketiga adalah:
=1500000

## 3.7. Implementasi
Tahapan  implementasi  merupakan  tahapan dimana  aplikasi  yang  telah  selesai  dianalisa, dirancang, dan dibangun, akan diuji dan dioperasikan  sesuai  dengan  fungsi  dan  tujuannya. Aplikasi  yang  dibangun  tersebut  mengunakan  dasar
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
logika Data  Mining dengan  metode  K-Means  yang dibuat dengan aplikasi Rapidminer .
1. Tampilan Awal RapidMiner Tampilan awal adalah tampilan dari RapidMiner yang  baru  dibuka  dan  tampilan untuk  memulai  proses  yang  akan  dilakukan. Gambar dapat dilihat sebagai berikut ini:
Gambar 1. Proses Operator yang Digunakan
Pada tampilan awal ini terdapat kolom proses yaitu  kolom  yang  digunakan  untuk  menambah  data atau  menambah  operator  kedalam  kolom  tersebut untuk memulai proses data mining.
Pada gambar dibawah ini menunjukan kolom yang  terdapat  pada excel peneliti  beserta  isinya untuk  digunkan  dalam  proses  data  mining  yang dilakukan didalam RapidMiner.
Gambar 2. Select Cell yang Akan Di Import
Setelah  memilih  data  mana  sajaa  yang  akan digunkan  seperti  gambar  sebelumya  kali  ini dilakukan konfigurasi untuk menentukan format data dalam  kolom  yang  akan  diguakan  sepert  gambar dibawah ini:
Gambar 3. Format Kolom Data
Setelah mengikuti langkah dari gambar diatas data  excel  yang  dimiliki  sudah  terhubung  dengan RapidMiner.

## 2. Tampilan Hasil Proses K-Means
Pada  tampilan  hasil  proses  ini  menunjukan hasil olahan dengan menggunakan metode K- Means .  Dapat  dilihat  pada  gamabar  –gambar dibawah ini:
Gambar 4. Cluster Model
Pada  gambar  ini  diatas  dapat  dilihat  bahwa 150 data yang dimiliki terbagi 3 cluster yang dalam pembagiannya:
 7 data masuk kedalam cluster_0
 93 data masuk kedalam cluster_1
 50 data masuk kedalam cluster_2

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa telah  dilakukan  clusterisasi  data  nasabah  Mega Central  Group  (MCF)  Group  Muara  Bulian  dengan menggunakan algoritma metode K-Means Clustering . Yang dapat diambil kesimpulan  sebagai berikut ini: 1. Data  nasabah  dibagi  menjadi  tiga  kelompok dimana setiap kelompok memiliki karakteristik masing-masing untuk melakukan kredit pinjaman kendaraan.
2. Dari hasil  clusterisasi  didapatkan  tiga  cluster yaitu  cluster  1  data  nasabah  aktif,  cluster  2 data  nasabah  pasif,  cluster  3  data  nasabah repeat order.
3. Hasil dari analisis perusahaan dapat menawarkan  kredit  pinjaman  kepada  calon nasabah yang memiliki penghasilan ,  dengan  biaya  pinjaman . Dan jangka waktu pinjaman 23 bulan.
4.2. Saran Dari  penelitian  yang  dilakukan,  saran-saran yang  dapat  penulis  sampaikan  adalah  sebagai berikut: 1. Sistem ini memungkinkan untuk dikembangkan kemballi dengan menggunakan software lain selain
RapidMiner  agar  lebih  mudah  dan  bisa digunakan  oleh  masyarakat  umum  dan pekerja perusahaan,.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
2. Diharapkan ada pengembangan berkelanjutan untuk meningkatkan tingkat akurasi penelitian.
3. Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan adanya  variabel  input  yang  lebih  rinci  untuk digunakan sebagai data yang diimplemetasikan kedalam sistem.

## DAFTAR REFERENSI
Afifah,  Vivi.,  &  Dwipo  Setyantoro. “Rancangan Sistem  Pemilihan  dan  Penetapan  Harga dalam  Proses  Pengadaan  Barang  dan  Jasa Logistik  Berbasis  Web” .  Jurnal  IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 5 No. 2 Juli 2021. Angelina,  Fanny.  2020 .  “Aspek  Hukum  Prudential Principle dan The Five C Of Credit Analysis Dalam  Pemberian  Kredit  Tanpa  Agunan Oleh  Bank  dan  Akibat  Hukumnya”. Humani (Hukum  dan  Masyarakat  Madani). Vol  10, No 2 (2020).
Anisyah,  Fitria.  2020. “Analisis  Pinjaman  Tanpa Jaminan Untuk Pengembangan Usaha Mikro Kecil Menengah  (UMKM)  Pada  Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Provinsi Sumatera Utara”. Repository UMSU.
Arikunto, Suharsimi. 2017. “Pengembangan Instrumen Penelitian dan Penilaian
program” . Yogyakarta : Pustaka Pelajar Davies, and Paul Beynon, 2004. “Database Systems Third  Edition". Palgrave  Macmillan,  New York. Dempsey.  2002. “Riset  Keperawatan” .  Jakarta: Salemba Medika. John  J.  Longkutoy.  2012. “Pengenalan Komputer” . Jakarta : Penerbit Mutiara Sumber Widya. Junianto,  E.,  &  Rachman,  R.  2020. “Penerapan
Data  Mining  Metode  Apriori  dan  FP-Tree
Pada  Penjualan  Media  Edukasi  (Studi Kasus :
Oisha Smartkids)” . IJCIT
( Indonesian  Journal on  Computer  and Information Technology ), 5(2), 117–125.
Koeswara,  Sonny,  and  Muslimah  Muslimah.  2014.
"Analisis Besarnya Pengaruh Kinerja
Pelayanan  (Service  Performance)  Frontliner dan  Kepuasan  Nasabah  terhadap  Loyalitas Nasabah  Prioritas  PT.  Bca,  Tbk  Cabang Permata  Buana  dengan  Pendekatan  Metode Regresi  Linear  Multiple”. Penelitian  dan Aplikasi  Sistem  dan  Teknik  Industri,  vol.  8, no. 1, 2014.
Nasution,  Nur  2004. “Manajemen  Terpadu  (Total Service  Management)” .  Penerbit  Ghalia Indonesia Bogor.
Prasetyo,  Eko.  2012. “Data  Mining  -  Konsep  dan
Aplikasi Menggunakan MATLAB, Nikodemus,  Ed” .  Yogyakarta,  Indonesia: Penerbit ANDI.
Pramudiono,  I.  2007. “Pengantar  Data  Mining  :
Menambang Permata Pengetahuan di Gunung  Data” . http://www.ilmukomputer. org/wpcontent/uploads/2006/08/ikodataminin
g.zip
Primadani,  Maya  Agustina.,  Devi  Farah  Azzizah., Dwiatmanto  Dwiatmanto.  2017. “Analisis Pengawasan  Kredit  Modal  Kerja  (KMK) Sebagai  Upaya  Mengantisipasi  Terjadinya Kredit  Bermasalah  (Studi  Pada  PT  Bank Tabungan  Negara  (Persero)  Tbk  Kantor Cabang Kediri)”. Jurnal Administrasi Bisnis, Vol 49, No 1 (2017).
Qomariah,  Siti.,  Hanifah  Ekawati.,  Sepriyadi Belareq.  2019. “Implementasi  Metode  Data Mining  Apriori  Pada Aplikasi  Penjualan  PT. Tiga  Raksa  Satria”. Komputasi:  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer  dan  Matematika.  Vol 17, No 1 (2020).
Sugianto,  Fransisca  Indah.  2017. “Pengakuan  dan Pengukuran  Akuntansi  Kredit  Bermasalah Pada PT. BPR Sentral Arta Asia Lumajang”. Repository Universitas Jember.
Syahdan,  S.A.,  &  Sindar,  A.  2018. “Data  Mining Penjualan  Produk  Dengan  Metode  Apriori Pada  Indomaret  Galang  Kota” .  Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi. Vol.1, No.2: 56-63. IDENTITAS PENULIS Nama :  Rike Limia Budiarti,M.Kom NIDN/NIK :  1006128802 TTL :  Jambi/06 Desember 1988 Golongan/Pangkat  :  III B Jab. Fungsional :  Lektor AlamatRumah :  Jl. Pendidikan RT 19,Kel.Kenali Asam Bawah Telp. :  082281037072 Email : rikelimia@gmail.com Nama :  Gina Cendana TTL :  Mersam/ 10 Agustus 1999 AlamatRumah :  BTN Lindung Indah 1 No. 181, Kec.Muara Bulian, Kab.Batang Hari, Prov. Jambi Telp. :  08231079203 Email : ginacendana99@gmail.com