## PENERAPAN DATA MINING DALAM PENENTUAN STRATEGI MARKETING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: PT BPR HOKI)
Kadek Intan Sanchia Sari, Nengah Widya Utami, I Nyoman Yudi Anggara Wijaya Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Primakara Jl. Tukad Badung No.135, Renon, Denpasar Selatan, Kota Denpasar, Bali, Indonesia
Intansanchia02@gmail.com

## ABSTRAK
Perbankan  adalah  industri  yang  sangat  penting  dalam  ekonomi  modern.  Salah  satu  perbankan  yang menyalurkan  dana  untuk  masyarakat  adalah  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR).  Pemasaran  kredit  membutuhkan strategi marketing yang tepat dalam memasarkan produknya untuk mencapai target. Salah satu aspek penting dari strategi pemasaran yang efektif adalah pelaksanaan sistem promosi yang baik dengan menargetkan lokasi yang tepat secara cepat dan akurat.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil dan nilai akurasi  penerapan data mining dalam penentuan strategi marketing menggunakan algoritma k-means di PT BPR Hoki. Metodeogi yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Databases. Tahapan dari metode in dimulai dari data  selection,  pre-processing,  transformation,  data  mining,  evaluation, dan knowledge. Hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa Cluster _0 (tidak berpotensi) terdiri dari 228 data, cluster _1 (berpotensi) terdiri dari 725 data, cluster _2 (sangat berpotensi) terdiri dari 767 data dan cluster _3 (kurang berpotensi) terdiri dari 349 data. Hasil dari tingkat akurasi menggunakan teknik Davies-Bouldin Index (DBI) dari algoritma ini sebesar 0.184 yang berarti memiliki hasil cluster yang dihasilkan baik, karena nilai DBl sudah mendekati angka nol.
Kata kunci : Bank Perkreditan Rakyat, Algoritma K-Means, Knowledge Discovery in Databases

## 1. PENDAHULUAN
BPR  Hoki  adalah  salah  satu  Bank  Perkreditan Rakyat yang bergerak pada bidang jasa kredit. Dalam konteks  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat,  maka perusahaan  perlu  mengimplementasikan  strategi pemasaran yang tepat, guna memastikan kelangsungan dan  pertumbuhan  perusahaan.  Dengan  kebijakan penetapan  strategi  pemasaran,  perusahaan  dapat memiliki panduan yang konsisten dalam memasarkan produknya.  Oleh  karena  itu,  strategi  pemasaran memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  bisnis. PT  BPR  Hoki  memiliki  beberapa  jenis  produk pinjaman  salah  satunya  adalah  produk  kredit  untuk guru–guru  yang  ada  di  Provinsi  Bali.  Produk  ini bernama Krida Sertifikasi.
Dalam  upaya  menjaga  pasar  yang  dimiliki  agar meminimalisir adanya pesaing  maka dapat dilakukan pemasaran  dengan  strategi  yang  tepat.  Pemasaran kredit  membutuhkan  strategi  marketing  yang  tepat dalam memasarkan produknya untuk mencapai target. Salah satu aspek penting dari strategi pemasaran yang efektif  adalah  pelaksanaan  sistem  promosi  yang  baik dengan  menargetkan  lokasi  yang  tepat  secara  cepat dan akurat. Salah satu metode dari data  mining yang dapat  digunakan  adalah  metode  pengelompokan (clustering) [1] . Metode clustering akan  mempartisi  data  ke dalam  kelompok-kelompok  atau cluster berdasarkan kemiripan  karakteristiknya.  Proses  ini  melibatkan iterasi  yang  terus  menerus  untuk  menemukan  pusat cluster yang optimal. Data yang memiliki karakteristik yang  serupa  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu kelompok  yang  sama,  sedangkan  data  dengan karakteristik  yang  berbeda  akan  dikelompokkan  ke dalam  kelompok  yang  berbeda.  Metode clustering
dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  pola  dan segmentasi  pasar  yang  ada  berdasarkan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  data.  Dengan  memahami kelompok-kelompok  ini,  strategi  pemasaran  yang lebih spesifik dan relevan dapat dikembangkan untuk masing-masing kelompok tersebut[1].
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang berkaitan  dengan  metode cluster ing.  Salah  satu penelitian  dilakukan  oleh  Fira  Rizkya  Muchtar,  dkk dengan memiliki 4054 record dan 37 atribut data dan memberikan kesimpulan bahwa pihak marketing dapat mengirim tim yang memiliki pengetahuan dan potensi lebih  untuk  melakukan  promosi  pada  wilayah  yang memiliki minat lebih besar dalam meminjam kredit[2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  yang  melakukan  penelitian mengenai  strategi  promosi  juga  menggunakan algoritma k-means untuk mengetahui karakteristik [3]. Selanjutnya,  penelitian  dengan  algoritma  k-means untuk  menentukan  strategi  promosi  diperoleh  hasil yaitu  melakukan  promosi  langsung  [4].  Sebelumnya, penelitian  mengenai  penentuan  strategi  marketing pada PT. BPR Pondasi Niaga Perdana Cabang Bekasi menunjukan  bahwa  pihak  marketing  dapat  mengirim tim  yang  memiliki  pengetahuan  dan  potensi  lebih untuk  melakukan  promosi  pada  wilayah  yang memiliki  minat  lebih  besar  dalam  meminjam  kredit [2].

## 2.2. PT BPR Hoki
PT  BPR  Hoki  merupakan  sebuah  perusahaan yang bergerak dibidang jasa kredit. PT BPR Hoki atau biasa  disebut  dengan  HOKIbank  berkantor  pusat  di
Kota  Denpasar  dan  memiliki  3  kantor  cabang  yaitu berlokasi  di  Denpasar,  Tabanan  dan  Gianyar. HOKIbank  berdiri  sudah  18  tahun  mulai  dari  tahun 2005.  Di tahun  2019  akhir  HOKIbank  mengeluarkan produk baru yaitu produk kredit yang bernama Krida Sertifikasi, yang  dimana  pembayarannya dari tunjangan profesi guru (TPG).

## 2.3. Strategi Marketing
Strategi  marketing  merupakan  rencana  yang menyeluruh  dan  terpadu  yang  menghubungkan strategi  perusahaan  dengan  kondisi  lingkungan,  dan dirancang  untuk  mencapai  tujuan  utama  atau  target perusahaan  melalui  pelaksanaan  yang  tepat.  Menurut Tatik Suryani strategi pemasaran merupakan cara atau pendekatan  utama  yang  digunakan  oleh  perusahaan dalam menjalankan aktivitas pemasaran[5].

## 2.4. Produk Kredit
Produk  kredit  adalah  jenis  layanan  keuangan yang  ditawarkan  oleh  bank  atau  lembaga  keuangan kepada  nasabahnya.  Selain  itu  kredit  juga  dapat disebut  sebagai  salah  satu  modal  perusahaan, penggunaan modal tersebut berdasarkan dari persetujuan dan kesepakatan antara kedua belah pihak, dimana debitur mempunyai kewajiban untuk melunasi pinjamannya  dalam  jangka  waktu  yang  telah ditetapkan[6].
2.5. Data Mining Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistika dan matematika, untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  baru yang  bermanfaat  dari  hasil database . Data  mining biasanya mengolah data dari database untuk mencari pola  yang  sesuai  dengan  tujuan  dari  penerapan  d ata mining tersebut.  Hasil  dari  pengolahan  tersebut selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan maupun analisis yang dibutuhkan[7].
2.6. Knowledge Discovery in Databases (KDD) KDD  atau Knowledge  Discovery  in  Databases adalah  proses  yang  digunakan  untuk  mencari informasi  berharga,  mudah  dipahami,  dan  baru  dari penyimpanan  data  yang  besar  dan  kompleks.  Proses KDD melibatkan serangkaian langkah yang bertujuan untuk  mengekstraksi  pengetahuan  yang  relevan  dari data  dan  menerapkannya  dalam  pemecahan  masalah atau pengambilan keputusan[7].

## 2.7. Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  contoh  dari klasifikasi  tanpa  arahan (unsupervised), yang  berarti pengelompokkan tidak bergantung pada standar kelas dan  pelatihan  data.  Dalam  konteks data  mining , clustering merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  kelompok-kelompok  dari  objek- objek yang memiliki karakteristik yang serupa dalam sebuah dataset yang besar. Tujuan utama dari metode clustering adalah  membagi  sejumlah  data  atau  objek
ke dalam cluster atau kelompok, di mana setiap cluster berisi data yang memiliki kesamaan[8].
2.8. Algoritma K-means Algoritma k-means adalah  salah  satu  algoritma clustering yang  termasuk  dalam  kategori  partitional. Algoritma  partitional  berarti  bahwa  data  akan  dibagi menjadi  beberapa  kelompok  yang  saling  eksklusif berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu[9]. Istilah-istilah            di  dalam            algoritma k-means clustering [10]:
1) Cluster : kelompok atau grup.
2) Centroid :  titik      pusat      untuk  menentukan euclidean distance.
3) Iterasi: pengulangan proses, berhenti ketika hasil iterasi telah konvergen
Penerapan  algoritma k-means dilakukan  dengan menggunakan tools data mining.
Gambar 2. Tahapan algoritma k-means
Beriku  tahapan  dalam  algoritma k-means yaitu[11]:
1) Tentukan jumlah cluster (k).
2) Pilih  pusat cluster atau centroid secara  acak. Sebuah nomor acak dengan nilai awal ditugaskan ke pusat cluster.
3) Menghitung jarak dari setiap data ke pusat setiap cluster. Jarak  antara  data  dan cluster tertentu menentukan cluster mana  yang  cocok  dengan data. Untuk menghitung jarak antara semua data dengan  setiap  titik  pusat cluster ,  dilakukan
dengan  pengukuran  jarak  menggunakan  teori Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut [11]:
𝒅(𝒊, 𝒋) = √(𝒙 𝟏𝒊 − 𝒙 𝟏𝒋 ) 𝟐 + (𝒙 𝟐𝒊 − 𝒙 𝟐𝒋 ) 𝟐 + ⋯ + (𝒙 𝒌𝒊 − 𝒙 𝒌𝒋 ) 𝟐 (1)
d(i,j) : jarak data ke i ke pusat cluster j x ki : data ke i pada atribut data ke k x kj : titik pusat ke j pada atribut ke k
4) Proses  selanjutnya  adalah  menghitung  ulang pusat cluster baru  untuk  setiap  objek.  Rata-rata dari semua data/objek dalam cluster merupakan pusat cluster.
5) Menghitung  kembali  proses  tersebut  sampai menemukan  nilai  pusat cluster tidak  ada  yang berubah. Jika pusat cluster tetap sama atau tidak berubah  seperti  sebelumnya,  maka  proses clustering selesai.
2.9. Davies- Bouldin Index (DBI)
Davies-Bouldin Index (DBI) diperkenalkan oleh David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  adalah sebuah  metode  untuk  mengevaluasi  algoritma pengelompokkan. Davies-Bouldin  Index memiliki skema  evaluasi  internal cluster, dimana  baik  atau tidaknya  hasil cluster dapat dilihat dari kuantitas dan kedekatan antara data hasil cluster [12].

## 2.10. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang bersifat  terbuka (open  source). Perangkat  lunak  ini menyediakan  solusi  untuk  melakukan  analisis terhadap data  mining , text  mining dan  analisis prediksi. Awalnya, perangkat lunak ini dikenal dengan nama YALE (Yet Another Learning Environment) dan dikembangkan pada tahun 2001 oleh Ralf Klinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan  Simon  Fischer  di University  of  Dortmund .  Namun,  kemudian  YALE mengubah  nama  ini  menjadi  RapidMiner  untuk mencerminkan pengembangannya yang lebih luas dan lebih umum digunakan[13].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini mengikuti  proses  tahapan Knowledge  Discovery  in Databases (KDD).  Tahapan  proses  KDD  melibatkan langkah-langkah seperti pada gambar dibawqh ini:
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database
Berdasarkan  gambar  proses  KDD  di  atas,  dapat diuraikan  tahapan  –  tahapan  secara  berurutan  dari tahapan pertama hingga tahapan terakhir:

## a) Data Selection
Pada  tahap  ini  data  yang  dikumpulkan  dari berbagai  sumber  heterogen  yang  kemudian terintegrasi ke dalam penyimpanan data tunggal atau disebut sebagai data target.
b) Preprocessing Proses preprocessing / cleaning mencakup antara lain  membuang  duplikasi  data,  dan  menghapus data  yang  tidak valid. Data  yang  relevan diputuskan  untuk  dianalisis  dan  diperoleh  dari pengumpulan data.
c) Transformation Transformation merupakan  proses  transformasi pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data tersebut sesuai untuk proses data mining . Proses ini  merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi  yang akan dicari dalam basis data.
d) Data Mining Data  mining merupakan  adalah  langkah  yang paling  inti  dalam  algoritma/teknik intelligence yang  diterapkan  untuk  mengekstrak  pola  atau aturan yang bermakna.
e) Evaluation Proses ini mencangkup pemeriksaan apakah pola atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta yang ada sebelumnya dan pola yang ditafsirkan  tersebut  menjadi  pengetahuan  atau informasi yang baru dan berguna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahap  pertama  dilakukan  proses  data  selection. Dari dataset nasabah  PT  BPR  Hoki  yang  berjumlah 2.069 record data.  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses seleksi  atribut  –  atribut  data  yang  dianggap  relevan . Dalam  penelitian  ini  atribut  yang  digunakan  ada  5 (lima)  yaitu  usia  nasabah,  asal  daerah,  jenis  sekolah, jenis  kelamin,  plafon  kredit,  jenis  kelamin,  plafon kredit.

## Tabel 1. Dataset nasabah PT BPR Hoki
No CIF Jenis Kelamin Kabupaten Sekol ah Us ia Tgl Lahir Realisa si JK W J. Tempo Jumlah Pinjaman … 1 000006 887 P BULELENG SD 59 18/02/1 964 01/02/2 023 4 01/02/2 024 30.000.000 ,00 … 2 000010 035 P BULELENG SD 38 21/04/1 985 08/02/2 023 10 08/08/2 025 60.000.000 ,00 … 3 000006 888 L JEMBRANA SD 38 26/06/1 984 22/02/2 023 40 22/02/2 033 130.000.00 0,00 … 4 000006 915 P BULELENG SD 56 29/05/1 966 27/02/2 023 13 27/05/2 026 108.500.00 0,00 … 5 000008 031 L KARANGA NSEM SD 49 05/03/1 974 11/02/2 022 40 11/02/2 032 160.000.00 0,00 … 6 000006 373 L BANGLI SD 42 01/03/1 981 22/06/2 022 48 22/06/2 026 50.000.000 ,00 … 7 000007 030 P JEMBRANA SD 49 25/07/1 973 20/09/2 022 120 20/09/2 032 132.000.00 0,00 … … 000007 312 P DENPASAR SD 34 23/12/1 988 09/06/2 021 40 09/06/2 031 75.000.000 ,00 … … 000006 327 L TABANAN SD 57 23/12/1 965 26/01/2 021 19 26/10/2 025 88.000.000 ,00 … 20 67 000008 350 P DENPASAR TK 44 05/02/1 979 25/08/2 022 16 25/08/2 026 67.000.000 ,00 … 20 68 000007 332 P BULELENG TK 52 06/04/1 971 14/02/2 023 32 14/02/2 031 119.000.00 0,00 … 20 69 000007 425 P BADUNG TK 49 10/07/1 973 17/03/2 022 28 17/03/2 029 40.000.000 ,00 …

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses cleaning mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data, memeriksa  data  yang  tidak  konsisten  dan  melakukan perbaikan  pada  data.  Proses  pembersihan  data dilakukan  pada  Microsoft  Excel  yaitu  No  Rekening,
CIF, TGL, JKW, Realisasi, J. Tempo, Baki Debet, Pk, Bng,  Jt,  Kol,  Diperhitungkan,  (%PPAP),  PPAP-WD, Tgl  Mulai  Tunggakan,  Jumlah  Tunggakan  Hari,  Tgl Mulai  Macet,  AO,  Tunggakan  Pokok,  Tunggakan Bunga,  saldo  Tabungan,  Hari  tunggakan  Pokok  dan hari Tunggakan Bunga.
Tabel 2. Data yang di hapus No CIF Tgl Lahir Realisasi JK W J. Tempo Jumlah Pinjaman Baki Debet Pk Bn g … 1 00000688 7 18/02/196 4 01/02/202 3 4 01/02/202 4 30.000.000,00 30.000.000,00 0,0 0 0,0 0 … 2 00001003 5 21/04/198 5 08/02/202 3 10 08/08/202 5 60.000.000,00 60.000.000,00 0,0 0 0,0 0 … 3 00000688 8 26/06/198 4 22/02/202 3 40 22/02/203 3 130.000.000,0 0 130.000.000,0 0 0,0 0 0,0 0 … 4 00000691 5 29/05/196 6 27/02/202 3 13 27/05/202 6 108.500.000,0 0 108.500.000,0 0 0,0 0 0,0 0 … 5 00000803 1 05/03/197 4 11/02/202 2 40 11/02/203 2 160.000.000,0 0 154.940.030,0 0 0,0 0 0,0 0 … 6 00000637 3 01/03/198 1 22/06/202 2 48 22/06/202 6 50.000.000,00 44.490.233,00 0,0 0 0,0 0 … 7 00000703 0 25/07/197 3 20/09/202 2 120 20/09/203 2 132.000.000,0 0 129.590.382,0 0 0,0 0 0,0 0 … … 00000731 2 23/12/198 8 09/06/202 1 40 09/06/203 1 75.000.000,00 71.293.668,00 0,0 0 0,0 0 … … 00000632 7 23/12/196 5 26/01/202 1 19 26/10/202 5 88.000.000,00 67.079.911,00 0,0 0 0,0 0 … 206 7 00000835 0 05/02/197 9 25/08/202 2 16 25/08/202 6 67.000.000,00 62.117.230,00 0,0 0 0,0 0 … 206 8 00000733 2 06/04/197 1 14/02/202 3 32 14/02/203 1 119.000.000,0 0 119.000.000,0 0 0,0 0 0,0 0 … 206 9 00000742 5 10/07/197 3 17/03/202 2 28 17/03/202 9 40.000.000,00 38.081.927,00 0,0 0 0,0 0 …

## 4.3. Transformation
Pada  proses  ini  dilakukan  perubahan  terhadap bentuk  data  dari  data  non-numerik  ke  numerik,  agar data  dapat  diolah  dengan  menggunakan tools data mining  dengan  mengimplementasikan  algoritma k- means. Proses transformasi diawali dengan transformasi untuk setiap atribut.
a) Pada atribut jenis kelamin terdiri dari perempuan dan laki-laki, perempuan ditransformasi menjadi angka  1  dan  laki-laki  ditransformasi  menjadi angka 2.
b) Pada atribut usia, struktur umur yang digunakan ini  adalah  15–29  tahun  dikategorikan  menjadi angka  1,  30–49  tahun  dikategorikan  menjadi angka  2,  50–64  tahun  dikategorikan  menjadi angka 3[14].
c) Pada atribut sekolah terdiri dari sekolah TK, SD, SMP,  SMA,  SMK  dan  SLB.  TK  ditransformasi menjadi  1,  SD  ditransformasi  menjadi  2,  SMP ditransformasi  menjadi  3,  SMA  ditransformasi menjadi  4,  SMK  ditransformasi  menjadi  5  dan SLB ditransformasi menjadi 6.
d) Pada  atribut  kabupaten  terdiri  dari  8  kabupaten dan  1  Ibu  Kota.  Data  tersebut  kemudian ditransformasi  menjadi  angka  1  sampai  dengan angka 9.
e) Pada  atribut  jumlah  pinjaman  digunakan  rumus range  dibagi  dengan  jumlah  kelas  untuk menentukan  panjang  atau  rentang  jumlah pinjaman  dan  di  dapatkan  hasil  yaitu  dengan jumlah  pinjaman  10  –  213  juta  dengan  kategori mulai dari angka 1 – 12.
Setelah dataset awal ditransformasi maka berikut merupakan  tampilan dataset yang  akan  digunakan dalam perhitungan algoritma k-means.
Tabel 3. Data transformasi
No JK Kab Sekolah Usia Jumlah Pinjaman 1 1 3 2 3 2 2 1 3 2 2 3 3 2 7 2 2 7 4 1 3 2 3 6 5 2 8 2 2 9 6 2 9 2 2 3 7 1 7 2 2 8 … 1 2 2 2 4 … 2 4 2 3 5 2067 1 2 1 2 4 2068 1 3 1 3 7 2069 1 1 1 2 2
4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  merupakan  langkah  inti. Pada dataset yang  telah  ditentukan  yaitu  diperlukan  suatu model dari metode yang akan digunakan yaitu k-means dengan  grafik  dari tools RapidMiner.  Pada  tahap  ini pengujian dataset dilakukan  dengan  menggunakan  4 cluster yaitu  dengan  kategori  sangat  berpotensi, nasabah  berpotensi,  nasabah  kurang  berpotensi  dan nasabah tidak berpotensi
Gambar 3. Perancangan model k-means
Kemudian dilakukan pengolahan data dilakukan menggunakan tools RapidMiner.  Berikut  merupakan data yang digunakan:
Gambar 4. Input data
Selanjutnya  proses  pembelajaran  algoritma dengan  menambahkan  operator k-means .  Cari algoritma k-means pada pencarian operator, kemudian drag  &  drop algoritma k-means ke  layar  proses. Pemodelan  algoritma k-means ini  berguna  untuk melakukan cluster ing  data,  dimana  terlebih  dahulu melakukan  pemilihan  jumlah cluster yang  telah ditentukan.  Jumlah cluster yang  dipakai  yaitu berjumlah  4 cluster ,  dengan  kategori  nasabah  sangat berpotensi,  nasabah  berpotensi,  nasabah  kurang berpotensi dan nasabah tidak berpotensi.
Gambar 5. Hasil data clustering
Tahap  selanjutnya  melihat  visualisasi cluster dari algoritma k-means pada ExampleSe t ( Cluster ing) bagian visualizations.

## Gambar 6. Hasil clustering cluster
Dari gambar diatas  menunjukkan cluster yang terbentuk  berjumlah  4 cluster ,  dimana cluster _2 merupakan  kelompok cluster sangat  berpotensi, karena dapat dilihat dari tingkat kerapatan dan jumlah data pada cluster_ 2 ini merupakan cluster yang paling rapat  dan  memiliki  jumlah  data  yang  paling  tinggi yaitu  767  data  dibandingkan  dengan cluster lainnya. Sedangkan  pada cluster _1  merupakan  kelompok cluster berpotensi, karena dilihat dari jumlah data yaitu ada 725 data yang merupakan jumlah data yang tinggi dibandingkan dengan cluster 2 dan 3. Untuk cluster _3 merupakan  kelompok cluster kurang  berpotensi, karena jumlah data pada cluster ini yaitu 349 data yang merupakan  jumlah  data  yang  tidak  cukup  tinggi dibandingkan cluster 1  dan  2.  Dan  padsa cluster _0 merupakan kelompok cluster tidak berpotensi, karena dilihat dari jumlah data yang paling rendah atau paling sedikit  dibandingkan  dengan cluster lainnya.  Berikut merupakah hasil pengelompokkan cluster dari jumlah data.
Cluster Model Cluster 0: 228 items Cluster 1: 725 items Cluster 2: 767 items Cluster 3: 349 items Total number of items: 2069 Gambar 7. Hasil cluster model
4.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyajian  pola  yang ditemukan pada dataset dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  pada  tiap cluster menghasilkan informasi sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil analisis cluster 0 Hasil Cluster _0 Cluster 0 terdiri dari 228 data yakni dengan 5 atribut Perempuan : 109 Laki - laki : 119 Rata – rata daerah Kabupaten Bangli dan Karangasem: 71 dan 69 Rata – rata mengajar di sekolah SD : 137 Rata – rata usia 50-64 tahun : 147 Rata – rata memiliki jumlah pinjaman 44 – 60 juta : 78
Tabel 5. Hasil analisis cluster 1 Hasil Cluster _1 Cluster 1 terdiri dari 725 data yakni dengan 5 atribut Perempuan : 442 Laki - laki : 283 Rata – rata daerah Kabupaten Buleleng : 267 Rata – rata mengajar di sekolah SD : 371 Rata – rata usia 30 – 49 dan 50-64 tahun : 346 dan 379 Rata – rata memiliki jumlah pinjaman 95 - 111 juta : 229
Tabel 6. Hasil analisis cluster 2 Hasil Cluster _2 Cluster 2 terdiri dari 767 data yakni dengan 5 atribut Perempuan : 495 Laki - laki : 272 Rata – rata daerah Kabupaten Tabanan : 233 Rata – rata mengajar di sekolah SD : 361 Rata – rata usia 50-64 tahun : 530 Rata – rata memiliki jumlah pinjaman 44 – 60 juta : 227
Tabel 7. Hasil analisis cluster 3 Hasil Cluster _3 Cluster 3 terdiri dari 349 data yakni dengan 5 atribut Perempuan : 179 Laki - laki : 170 Rata – rata daerah Kabupaten Karangasem : 131 Rata – rata mengajar di sekolah SD : 201 Rata – rata usia 30 – 49 dan 50-64 tahun : 195 dan 154 Rata – rata memiliki jumlah pinjaman 95 - 111 juta : 229
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa cluster_ 2 termasuk  dalam  kategori  sangat  berpotensi  dengan jumlah  data  sebanyak  767  data, cluster_ 1  termasuk dalam  kategori  berpotensi  dengan  jumlah  data sebanyak 725 data, cluster 3 termasuk dalam kategori kurang  berpotensi  dengan  jumlah  data  sebanyak  349 data  dan cluster_ 0  termasuk  dalam  kategori  tidak berpotensi dengan data sebanyak 228 data.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah menggunakan algoritma k-means cluster ing  untuk  mengelompokkan  data  nasabah dengan mendistribusikan usia nasabah, jenis kelamin, jenis  sekolah,  asal  sekolah  dan  plafon  kredit terbentuklah  4 cluster . Cluster _0  (tidak  berpotensi) terdiri dari 228 data, cluster _1 (berpotensi) terdiri dari 725 data, cluster _2 (sangat berpotensi) terdiri dari 767 data dan cluster _3 (kurang berpotensi) terdiri dari 349 data.  Kemudian  didapatkan  hasil  dari  tingkat  akurasi menggunakan teknik Davies-Bouldin Index (DBI) dari algoritma ini sebesar 0.184 yang berarti memiliki hasil cluster yang  dihasilkan  baik,  karena  nilai  DBl  sudah mendekati angka nol.  Berdasarkan  hasil cluster ing selanjutnya  dapat  ditentukan  beberapa  strategi promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  marketing  kredit dari  PT  BPR  Hoki  pada  khususnya  mengacu  pada strategi promotion  mix .  Saran  yang  dapat  penulis sampaikan  untuk  penelitian  ini  dan  juga  perusahaan PT BPR Hoki yaitu menjadikan penelitian ini sebagai bahan rujukan bagi para peneliti yang akan melakukan penelitian dengan topik sejenis dan dapat
menambahkan  algoritma  klasterisasi  partisi  lain seperti k-medoids sehingga  dapat  digunakan  sebagai pembanding.  Hasil  Penelitian  dapat  dijadikan  acuan oleh pihak PT BPR Hoki agar bisa lebih meningkatkan strategi dalam pemasaran produk.
Berdasarkan  hasil  dari  uji performence dengan evaluasi Davies-Bouldin  Inde x  (DBI)  diperoleh sebagai berikut :
PerformanceVector: Avg. within centroid distance: 0.956 Avg. within centroid distance_ cluster _0: 0.798 Avg. within centroid distance_ cluster _1: 1.014 Avg. within centroid distance_ cluster _2: 0.950 Avg. within centroid distance_ cluster _3: 0.955 Davies Bouldin: 0.184
Gambar 8. Hasil uji performance
Dari hasil implementasi menggunakan RapidMiner  dalam  menguji  data  jenis  penilaian kinerja,  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  yang didapatkan  sebesar  0.184.  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa  hasil cluster memiliki  tingkat  akurasi  baik, karena  nilai  DBI  sudah mendekati nol.  Pada  tahap selanjutnya  dilakukan  strategi  promosi.  Dilihat  dari data Cluster ing  yang  sudah  dilakukan,  maka  dapat menentukan strategi pemasaran yang dapat diterapkan oleh  marketing  PT  BPR  Hoki  adalah  strategi pemasaran  dengan  menggunakan promotion  mix (campuran promosi).
Tabel 8. Strategi promosi No Strategi Marketing C_ 0 C_ 1 C_ 2 C_ 3 1 Sosialisasi     2 Advertising    3 Sales promotion     4 Public Relation     5 Direct selling     6 Personal selling  7 Publicity 
Berdasarkan hasil clustering untuk setiap cluster yang terbentuk adalah dengan melakukan penyelarasan menggunakan promotion mix berdasarkan karakteristik dari masing-masing cluster . Pada  penelitian  ini custer 2 termasuk  dalam  kategori sanget  berpotensi,  maka  memungkinkan  kegiatan promosi  pada cluster 2  yakni  melakukan  sosialisasi, iklan,  penjualan  personal,  promosi  penjualan, hubungan  kerjasama,  dan  pemasaran  langsung. Sedangkan  pada cluster 0  (tidak  berpotensi)  strategi pemasaran  yang  efektif,  yang  dapat  digunakan  untuk cluster ini  mungkin  melibatkan  sosialisasi,  promosi, dan  hubungan  kerjasama  yang  berfokus  nasabah dengan karakteristik pada cluster ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. A. Rismayadi, N. N. Fatonah, and E. Junianto, “Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi Pemasaran Di Cv. Integreet Konstruksi,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol.  3,  no.  1,  pp.  30–36,  2021,  doi: 10.51977/jti.v3i1.393.
[2]  F.  R.  Muchtar,  Y.  Muhyidin,  and  M.  R.  .  .
Muttaqin, “PENENTUAN STRATEGI MARKETING MENGGUNAKAN
ALGORITMA K MEANS (studi kasus: PT. BPR Pondasi  Niaga  Perdana  cabang  Bekasi),” J. Teknol. Sist. … , vol. 3, no. 2, pp. 266–276, 2022, [Online].
Available:
https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/article/vie w/3071%0Ahttps://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jt si/article/download/3071/931
[3]  I.  M.  Artana  and  N.  W.  Utami,  “PENERAPAN DATA  MINING  UNTUK  MENENTUKAN STRATEGI  PROMOSI  PRODUK  INDUSTRI KREATIF UMKM KOTA DENPASAR PASCA PANDEMI COVID 19,” vol. 4, no. 2, pp. 124– 133, 2022.
[4]  Oki Oktaviarna Tensao, I Nyoman Yudi Anggara Wijaya,  and  Ketut  Queena  Fredlina,  “Analisa Data  Mining  dengan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi Mahasiswa  Baru  Pada  STMIK  Primakara,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 14, no. 1, pp. 1–17, 2022, doi: 10.37424/informasi.v14i1.135.
[5]  F. Hakim, “Strategi Pemasaran Kredit Pemilikan Rumah (KPR) Pada PT Bank Syariah Indonesia KC Jakarta Abdul Muis,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2021, [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123 456789/57798
[6]  N.  Dwiastuti,  “Pengaruh  Kredit  Perbankan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Hubungannya Dengan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Provinsi
Kalimantan Barat,” Pros. Semin. Akad. Tah. Ilmu Ekon. dan Stud. Pembang. , pp. 73–92, 2020.
[7]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[8]  A.  Nur  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining: Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu Komput. ,  pp.  1–12,  2016,  [Online].  Available: https://ilmukomputer.org/category/datamining/
[9]  R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K-Means Clustering  Data  COVID-19,” J.  Tek.  Ind. ,  vol. 10,  no.  3,  pp.  275–282,  2020,  [Online]. Available: https://www.trijurnal.lemlit.trisakti.ac.id/index.p hp/tekin/article/view/8428/6033
[10]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[11]  N.  W.  Utami  and  A.  A.  I.  I.  Paramitha, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pemilihan  Program  Studi  Di  Stmik  Primakara Menggunakan  Algoritma  K-Means  …,” J. Teknol.  Inf.  dan  … ,  vol.  3,  pp.  456–463,  2021, [Online].
Available:
http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/art icle/view/1540
[12]  A.  T.  Kesuma,  H.  Retnawati,  and  H.  Putranta,
“Analysis  of  Self-Regulated  Learning  Skills  in Senior High School Students: A Phenomenological Study,” TEM  J. ,  vol.  10,  no. 3, pp. 1285–1293, 2021, doi: 10.18421/TEM103- 35.
[13]  N.  W.  O.  Pratiwi,  “Klasifikasi  Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 Di Desa Keramas, Gianyar Bali,” vol. 4, no. 1, pp. 88–100, 2023.
[14]  E.  Kurniawati  and  C.  Sugiyanto,  “Pengaruh Struktur Umur Penduduk terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia,” J. Ekon. dan Pembang. Indones. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  41–58,  2021,  doi: 10.21002/jepi.2021.04.