Vol. 10, No. 2, December 2023

## Analisis Pemilihan Merchant Menggunakan Metode Segmentation Model Two Step Clustering pada Bank X
Sari Riyani 1 , Fajar Kristianto 2 , Rayuli Wulandari 3 , Jerry Heikal 4 , Elisa Purnawati 5 1,2,3,4 Universitas Bakrie, Indonesia
5 Sekolah Tinggi Agama Islam Minhajurroosyidiin, Indonesia sari_riyani@yahoo.co.id 1 , fajar.abas@gmail.com 2 , rayuliwd@gmail.com 3 , jerry.heikal@bakrie.ac.id 4 , elisapurnawati@staimi.ac.id 5
Submitted : 25 th Aug 2023 | Edited : 12 th Nov 2023 | Issued : 01 st Dec 2023
Cited on :   Riyani, S.,  Kristianto, F., Wulandari,  R.,  Heikal, J., & Purnawati,  E. (2023).  Analisis  Pemilihan  Merchant  Menggunakan  Metode Segmentation  Model Two  Step  Clustering  pada  Bank  X. INOVASI: Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen, 10 (2), 479-487.

## Abstract
In  this  research,  the  data  used  comes  from  purchase  transactions  within  one month  of  Bank  X  customers  which  were  analyzed  using  the  two-step  cluster analysis method. This research aims to identify groups of customers who have similar characteristics and recommend strategies in selecting merchants to assist banks  in  targeting  to  increase  customer  satisfaction  and  encourage  business growth.  Based  on  the  results  of  the  discussion  of  the  cluster  segmentation process which was carried out in the SPSS data processing application and using the  two-step  cluster  analysis  algorithm,  4  clusters  were  obtained  which  had personas with different characteristics and preferences. Cluster 1 is labeled the Foodie  Cluster  persona,  while  Cluster  2  is  labeled  the  Mobile  Cluster  persona (because the transaction persona is at a gas station). Cluster 3 with the Groceries Cluster  persona  label  (because  it  is  based  on  transaction  persona  data  in supermarkets/minimarkets). Cluster 4 with the persona label Fashion. From the results of the analysis and discussion of the 4 existing clusters, it was concluded that  the  dominant  product  transactions  were  in  the  food  &  beverage  segment. Bank X chose the food & beverage segment as the right merchant target market to  increase  customer  satisfaction  and  increase  transactions.  "Cashback  for Purchases at Food & Beverage Merchants" as a value proposition from the Bank. Keywords: Two  Step  Clustering  Analysis  Method;  Segmentation;  Preference Consumer

## Abstrak
Dalam penelitian ini data yang digunakan berasal dari transaksi pembelian dalam satu  bulan  nasabah  Bank  X  yang  dianalisis  menggunakan  metode  two  step cluster  analysis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kelompok nasabah  yang  memiliki  karakteristik  serupa  dan  merekomendasikan  strategi dalam pemilihan merchant  untuk membantu  Bank  X dalam  menentukan  target pasar  yang  tepat  untuk  meningkatkan  kepuasan  nasabah,  dan  meningkatkan transaksi  serta  memicu  nasabah  yang  tidak  aktif  agar  dapat  aktif  melakukan transaksi  dengan  program  -  program  yang  tepat  sasaran  guna  meningkatkan kepuasan  nasabah,  dan  mendorong  pertumbuhan  bisnis.  Berdasarkan  hasil
pembahasan  proses  segmentasi  cluster  yang  telah  dilakukan  pada  aplikasi pengolahan data SPSS dan menggunakan algoritma two step cluster analysis, diperoleh  4  cluster  yang  memiliki  persona  dengan  karakteristik  dan  preferensi yang berbeda-beda. Cluster 1 dengan label persona Foodie Cluster, sedangkan Cluster 2 dengan label persona Mobile Cluster (karena persona transaksinya di SPBU).  Cluster 3 dengan label persona Groceries Cluster (karena berdasarkan data  persona  transaksi  di  supermarket/minimarket).  Cluster  4  dengan  label persona  Fashion.  Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  4  cluster  yang  ada, disimpulkan  bahwa  produk  yang  dominan  transaksinya  adalah  pada  segment food & beverage. Bank X memilih segment food & Beverage sebagai merchant target  pasar  yang  tepat  untuk  meningkatkan  kepuasan  nasabah  serta meningkatkan  transaksi.  “Cashback  untuk  Pembelian  di  Merchant  Food  & Beverage” sebagai value proposition dari Bank X.
Kata Kunci: Metode  Analisis  Two  Step  Clustering;  Segmentasi;  Preferensi konsumen

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  yang  terus  berkembang,  bisnis  terus  berupaya  untuk meningkatkan  pengalaman  nasabah  dan  meningkatkan  pangsa  pasar.  Salah satu  aspek  kunci  untuk  mencapai  hal  ini  adalah  dengan  memahami  dan memenuhi  kebutuhan  dan  preferensi  nasabah.  Hal  ini  menyebabkan meningkatnya  pengambilan  keputusan  berbasis  data,  di  mana  bisnis mengandalkan analisis data dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan dan membuat pilihan yang tepat.
Industri  perbankan  tidak  terkecuali  dalam  hal  ini.  Bank memiliki  akses  ke sejumlah  besar  data  nasabah,  mulai  dari  riwayat  transaksi  hingga  informasi demografis.  Dengan  memanfaatkan  teknik  analitik  tingkat  lanjut,  bank  dapat secara efektif mengelompokkan basis nasabahnya dan menyesuaikan layanan untuk  memenuhi  kebutuhan  spesifik  setiap  segmen.  Hal  ini  tidak  hanya meningkatkan  kepuasan  nasabah,  tetapi  juga  meningkatkan  profitabilitas  bank secara keseluruhan.
Industri perbankan sedang mengalami transformasi yang signifikan dalam hal  teknologi  dan  layanan.  Transaksi  non-tunai  menjadi  semakin  populer  dan penting. Bank-bank di seluruh dunia berlomba-lomba untuk menawarkan layanan perbankan yang inovatif, termasuk kartu kredit, debit, dan layanan pembayaran digital.  Salah  satu  aspek  penting  dari  strategi  perbankan  adalah  memilih  mitra bisnis  atau  merchant  yang  tepat.  Pemilihan  merchant  yang  tepat  dapat memberikan  dampak  positif  terhadap  layanan  perbankan,  meningkatkan kepuasan nasabah, dan mendorong pertumbuhan bisnis.
Pemilihan  merchant  yang  tepat  adalah  hal  yang  penting  bagi  bank  dan nasabah.  Merchant  yang  relevan  dan  berkualitas  dapat  meningkatkan  kualitas layanan perbankan dan membantu bank dalam membangun hubungan jangka panjang dengan nasabah. Oleh karena itu, analisis pemilihan merchant menjadi fokus utama dalam strategi perbankan.
Untuk mengoptimalkan proses pemilihan merchant ini, perlu menggunakan metode analisis segmentasi. Segmentasi adalah proses membagi nasabah atau suatu  pasar  menjadi  kelompok  yang  lebih  kecil  berdasarkan  karakteristik tertentu.  Dalam  konteks  pemilihan  merchant,  segmentasi  digunakan  untuk
mengidentifikasi  kelompok  nasabah  yang  memiliki  preferensi  dan  kebutuhan serupa  terhadap  jenis  merchant  yang  mereka  gunakan.  Segmentasi  dapat dilakukan berdasarkan berbagai faktor, termasuk demografi, perilaku pembelian, preferensi  produk,  dan  lain  sebagainya.  Dalam  hal  ini,  Bank  X  menggunakan segmentasi  berdasarkan  perilaku  transaksi  nasabah.  Dengan  demikian,  kita dapat mengidentifikasi kelompok nasabah yang memiliki preferensi yang serupa terhadap merchant yang mereka gunakan.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah metode segmentasi dengan menggunakan model two-step cluster analysis method. Two-step cluster analysis  adalah  adalah  metode  yang  didesain  untuk  menangani  jumlah  objek yang besar, terutama pada masalah objek yang mempunyai peubah campuran, kontinu dan kategorik. Dalam konteks ini, penggunaan two-step cluster analysis method dapat membantu Bank X untuk mengidentifikasi kelompok cluster yang memiliki  karakteristik  tertentu,  sehingga  memudahkan  dalam  pengambilan keputusan  strategis  terkait  pemilihan  mitra  bisnis.  Hal  ini  juga  memungkinkan Bank X meningkatkan kualitas layanan yang diberikan kepada nasabah dengan memilih merchant yang sesuai dengan strategi bisnisnya.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Customer Segmentation dengan algoritma two-step cluster analysis method. Clustering merupakan upaya penambangan data dengan mengelompokkan data ke  dalam  cluster  yang  memiliki  karakteristik  yang  mirip  (Jain  &  Murty.2010). Dengan clustering data dikelompokkan berdasarkan jarak paling dekat dengan objek  lain  pada  kumpulan  data  tersebut  dan  data  akan  diambil  secara  acak (Indraputra  &  Fitriana.2020).  Ada  beberapa  metode  clustering  yang  dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  kumpulan  data  dalam  jumlah  besar.  Pada penelitian  ini  metode  clustering  yang  digunakan  untuk  proses  segmentasi customer  adalah  two-step  cluster  analysis  method  dengan  alasan  metode tersebut  memiliki  efektifitas  yang  tinggi  dalam  membagi  data  sesuai  dengan jumlah  cluster  yang  diinginkan  oleh  user  dan  metode  tersebut  mampu diimplementasikan  dalam  data  dengan  jumlah  kecil  maupun  besar. Contoh  clustering  adalah  pengelompokan  manusia  berdasarkan  umur:  bayi, balita,  anak,  remaja,  dewasa,  tua;  pengelompokan  preferensi  atau  kesukaan nasabah tertentu: entertainment, food & beverage, fashion dan lain-lain.
Metode Two Step Clustering adalah metode klaster yang dirancang untuk dapat  mengatasi  masalah  skala  pengukuran  yang  tidak  sama,  dalam  hal  ini bertipe kontinu dan kategorik, serta memiliki jumlah objek amatan relatif besar. Jarak yang digunakan dalam metode Two Step Clustering adalah adalah jarak Log-Likelihood  untuk  skala  data  tidak  sama  yaitu  numerik  dan  kategorik sedangkan jarak Euclidean hanya untuk skala data numerik. Ukuran jarak Log- Likelihood  didasarkan  pada  tiga  asumsi,  yaitu  antar  variabel  saling  bebas, variabel  kategorik  diasumsikan  berdistribusi  multinomial,  dan  variabel  numerik diasumsikan berdistribusi normal. Metode pengklasteran dua tahap cukup kekar (robust)  terhadap  asumsi  kebebasan  dan  asumsi  distribusi  tersebut.  Prosedur pengklasteran objek dalam metode Two Step Clustering dilakukan melalui dua tahapan,  yaitu  tahap  pembentukan  klaster  awal  (pre-clustering)  dan  tahap pembentukan klaster optimal. (Agung Hendra & Noviana Pratiwi. 2016).
Vol. 10, No. 2, December 2023
Metode Two Step Cluster merupakan suatu metode penggerombolan yang dapat  mengatasi masalah skala pengukuran,  khususnya untuk data berukuran besar  dengan  peubah  yang  memiliki  tipe  data  kategorik  dan  kontinu,  serta mengetahui gerombol optimasi yang terbentuk. Gerombol optimal memiliki jarak antar gerombol yang paling jauh, dan jarak antar objek yang paling dekat. Fungsi jarak  yang  digunakan  adalah  jarak  Euclidean  atau  jarak  Likelihood.    Karena menggunakan  ukuran  jarak  tersebut,  maka  dimungkinkan  digunakan  berbagai tipe  data  baik  kontinu  maupun  kategorik.  Hasil  akhir  dari  metode  ini  adalah pembentukan  gerombol  optimal  berdasarkan  kriteria  tertentu.  (Resky  Awaliah. 2018)
Customer  Segmentasi  atau  segmentasi  nasabah  adalah  pendekatan metodologi  yang  digunakan  untuk  membagi  kelompok  nasabah  atau  nasabah menjadi segmen-segmen yang berbeda berdasarkan karakteristik, perilaku, atau preferensi tertentu. Metode ini bertujuan untuk memperoleh  pemahaman yang lebih  mendalam  dan  rinci  tentang  nasabah,  sehingga  strategi  pemasaran, layanan, dan pemilihan mitra bisnis dapat disesuaikan dengan kebutuhan setiap segmen.
Dalam  penelitian  ini,  data  primer  yang  digunakan  berasal  dari  informasi nasabah Bank X yang diperoleh melalui status sebagai karyawan Bank. Data ini mencakup  sejumlah  elemen,  termasuk  riwayat  transaksi  nasabah,  preferensi pemilihan  merchant,  karakteristik  demografis,  serta  faktor-faktor  lain  yang relevan  dengan  tujuan  penelitian.  Dengan  komitmen  kuat  terhadap  etika penelitian,  privasi  dan  keamanan  data  nasabah  tetap  menjadi  prioritas  utama dalam setiap tahap penelitian ini.

## HASIL PENELITIAN
Di era digital yang terus berkembang, meningkatkan pengalaman nasabah dan  pangsa  pasar  telah  menjadi  fokus  utama  bisnis.  Dengan  memahami kebutuhan  dan  preferensi  nasabah,  suatu  perusahaan  dapat  mengoptimalkan pengambilan  keputusan  berbasis  data.  Industri  perbankan,  sebagai  salah  satu pemain  kunci  dalam  tren  ini,  memiliki  akses  luas  pada  data  nasabah  dalam jumlah yang sangat banyak. Dengan menggunakan analisis tingkat lanjut, bank dapat  mengelompokkan  nasabah,  menyesuaikan  layanan,  meningkatkan kepuasan, dan pada akhirnya meningkatkan profitabilitas.
Berdasarkan proses segmentasi cluster yang telah dilakukan pada aplikasi pengolahan  data  SPSS  dan  menggunakan  algoritma  two-step  cluster  analysis method,  diperoleh  4  cluster  yang  memiliki  persona  dengan  karakteristik  dan preferensi yang berbeda. Gambaran sebaran cluster tersebut dapat dilihat pada grafik dan tabel berikut:
Vol. 10, No. 2, December 2023

## Tabel Hasil Clustering Tabel 1. Pengelompokkan Segementasi Pasar

## Analisis cluster 1 dengan persona Foodie Cluster
Didominasi oleh laki-laki (95.11%) yang tergabung dalam kelompok usia 51- 60  tahun  (33.55%),  dengan  pendidikan  S1  mendominasi  (92.57%).  Mayoritas tinggal  di  kontrakan/kos  (100%),    dan  terdapat  47.06%  berada  di  Regional  V (Jakarta & Sumatera). Transaksi tertinggi pada cluster 1 ini  food and beverage, sehingga persona cluster 1 ini dikategorikan dalam Foodie Cluster. Karakteristik ini menciptakan gambaran persona yang memiliki minat besar dalam makanan dan minuman serta memiliki tingkat pendidikan yang tinggi. Strategi pemasaran untuk  Foodie  Cluster  adalah  Loyalty  Program,  memberikan  insentif  kepada pelanggan setia yang sering menghabiskan uang di restoran atau tempat makan. Poin  ini  dapat  ditukarkan  dengan  diskon  khusus,  atau  menu  eksklusif  atau dengan  promo  program  discount  secara  langsung  apabila  nasabah menggunakan instrumen pembayaran dari Bank X.

## Analisis cluster 2 dengan persona Mobile Cluster
Mayoritas  didominasi  oleh  perempuan  (52.94%),  analisis  Pendidikan mayoritas adalah S1 (57.24%). Mereka rata - rata tinggal di rumah milik sendiri (71.20%). Usia pada kelompok ini adalah 41-50 tahun dan berada di Regional I (Bodetabek)  sebesar  47.92%.  Persona  untuk  cluster  2  adalah  mobile  cluster dengan strategi pemasaran promosi khusus di SPBU, yaitu program cashback 10% dengan minimum pengisian diatas Rp 400.000.

## Analisis cluster 3 dengan persona Groceries Cluster
Didominasi  oleh  perempuan  (77.57%)  yang  tergabung  dalam  kelompok usia  41-50  tahun  (46.79%),  dengan  pendidikan  S1  mendominasi  (58.67%). Mayoritas  tinggal  di  kontrakan/kos  (75.20%),    dan  terdapat  74.11%  berada  di Regional V (Jakarta & Sumatera). Pada cluster 3 ini memiliki persona groceries cluster  dengan  mayoritas  transaksi  Supermarket/minimarket,  karakteristik  ini menciptakan  gambaran  persona  yang  memiliki  minat  belanja  keperluan  sehari hari,  memiliki  tingkat  pendidikan  yang  tinggi,  dan    memiliki  mobilitas  tinggi. Strategi  pemasaran  untuk Groceries  Cluster adalah  program  promo  untuk pembelanjaan  tertentu  di  Supermarket/minimarket  atau  dengan  point  reward dengan  nominal  belanja  tertentu  bisa  mendapatkan  kesempatan  untuk penukaran poin dengan hadiah yang menarik.

## Analisis  cluster 4 dengan persona Fashion Cluster
Didominasi oleh perempuan (50.04%) dengan pendidikan S1 mendominasi (54.85%).  Mayoritas  kelompok  ini  tinggal  di  kontrakan/kos  (55.17%),  dengan kisaran umur 21-30 tahun (53.85%)  berada di Regional V (Jakarta & Sumatera) sebesar 36.45%. Pada cluster 4 memliki persona fashion cluster. Kelompok ini adalah  individu  yang  masih  dalam  tahap awal  karier  atau  pendidikan,  memiliki mobilitas  tinggi,  dan  mungkin  memiliki  minat  yang  kuat  dalam  mengeksplorasi berbagai  jenis  fashion,  terutama  di  wilayah  Jakarta  &  Sumatera.  Strategi pemasaran untuk persona ini adalah dengan bekerja sama membentuk program promo  diskon,  program  cicilan  atau  program  poin  reward  jika  berbelanja  di  e- commerce khusus untuk barang fashion atau dengan butik - butik tertentu. Berdasarkan  proses  segmentasi  cluster  yang  telah  dilakukan  pada  aplikasi pengolahan  data  SPSS  dan  menggunakan  algoritma  two-step  cluster  analysis method,  diperoleh  4  cluster  yang  memiliki  persona  dengan  karakteristik  dan preferensi yang berbeda
Berdasarkan analisis persona cluster 1-4, maka strategi pemasaran untuk Bank X untuk setiap cluster sebagai berikut:
1.  Untuk  cluster  1  dengan  persona  Foodie  Cluster,  Program  Loyalty  yang menarik  untuk  mendorong  nasabah  Bank  X  untuk  menggunakan  Kartu, mobile  banking  atau  QRIS  untuk  transaksi  belanja. Memberikan  insentif kepada pelanggan setia yang sering menghabiskan uang di restoran atau tempat makan. Poin ini dapat ditukarkan dengan diskon khusus, atau menu eksklusif  atau  dengan  promo  program  discount  secara  langsung  apabila nasabah menggunakan instrumen pembayaran dari Bank X.
2.  Untuk cluster 2 dengan persona Mobile Cluster, metode pemasaran berupa program Loyalty unik yaitu di SPBU. Kampanye/promosi khusus di SPBU, yaitu  program  cashback  10%  dengan  minimum  pengisian  diatas  Rp 400.000.
3.  Untuk cluster 3 dengan persona Groceries Cluster, Program Loyalty yang menarik  untuk  mendorong  nasabah  Bank  X  untuk  menggunakan  Kartu, mobile  banking  atau  QRIS  untuk  transaksi  belanja.  Untuk  partner perdagangan yaitu berupa kemitraan strategis dengan pusat perbelanjaan terkemuka  atau  groceries  di  Regional  V  (Jakarta  &  Sumatera)  misalnya dengan  program  discount  atau  program  undian  berhadiah  bagi  nasabah yang bertransaksi dengan nominal dan jumlah tertentu.
4.  Untuk  cluster  4  dengan  persona  Fashion  Cluster,  metode  pemasaran berupa  program  loyalty  dan  diskon  dengan  penawaran  eksklusif  pada produk  fashion.  Kampanye/promosi  pemasaran  menekankan  bahwa layanan  perbankan  mudah  diakses  oleh  usia  muda  serta  memberikan pengalaman menarik apabila nasabah melakukan pembelian dalam produk fashion baik untuk toko online e-commerce ataupun toko offline.
Strategi Pemasaran Umum
1.  Program Loyalty yang Terintegrasi Untuk seluruh basis nasabah Bank X, agar menggunakan program Loyalty yang  komprehensif  dengan  insentif  yang  disesuaikan  dengan  preferensi masing-masing kelompok.
2.  Kampanye Pemasaran Digital yang Terarah Meningkatkan  kampanye  pemasaran  digital  yang  terarah  dengan memanfaatkan  iklan  online  dan  media  sosial  untuk  menjangkau  setiap kelompok konsumen serta melakukan program promosi pada media – media online seperti e-commerce.
3.  Penyesuaian rencana secara berkala Menilai  dan  menyesuaikan  strategi  pemasaran  secara  berkala  sesuai dengan perubahan di pasar dan perilaku nasabah.
4.  Keterlibatan Konsumen Untuk memastikan bahwa strategi pemasaran Bank X tetap sesuai dengan harapan nasabah, Bank X harus meningkatkan keterlibatan nasabah melalui survei, acara, dan umpan balik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan bahwa proses segmentasi cluster  yang  telah  dilakukan  pada  aplikasi  pengolahan  data  SPSS  dan menggunakan algoritma Two Step Clustering, diperoleh 4 cluster yang memiliki persona  dengan  karakteristik  dan  preferensi  yang  berbeda.  Dalam  hal  ini, penelitian  menunjukkan  bahwa  cluster  1  dengan  persona  Foodie  Cluster merupakan  mayoritas  laki  -  laki  dewasa dalam  kelompok  usia  51-60  tahun dengan tingkat pendidikan S1, tinggal di kontrakan/kos, dan berada di Regional V  (Jakarta  &  Sumatera)  yang  memiliki  preferensi  belanja food  and  beverage . Cluster 2 dengan persona Mobile Cluster didominasi oleh perempuan kelompok usia  41-50  tahun  dengan  tingkat  pendidikan  S1,  mayoritas  memiliki/tinggal  di rumah  sendiri  berada  di  Regional  I  (Bodetabek)  yang  memiliki  ketertarikan berbelanja  di  SPBU.  Cluster  3  dengan  persona  Groceries  Cluster  merupakan mayoritas perempuan dalam kelompok usia 41-50 dan Pendidikan S1, tinggal di kontrakan/kos, dan dominan di Regional V (Jakarta & Sumatera) yang memiliki preferensi  pada  belanja  produk  di Supermarket/minimarket .  Pada  Cluster  4 dengan  persona  Fashion  Cluster  didominasi  oleh  perempuan  muda dengan
kisaran umur 21-30 tahun , mayoritas berpendidikan S1, memilih untuk tinggal di kontrakan/kos  berada  di  Regional  V  (Jakarta  &  Sumatera)  yang  memiliki transaksi tertinggi dalam produk Fashion.
Dengan memahami karakteristik dan preferensi dari setiap cluster nasabah, Bank X dapat menentukan strategi pemasaran dan kerjasama dengan merchant yang lebih fokus dan spesifik serta menggabungkan strategi pemasaran umum seperti  program  loyalty  yang  terintegrasi,  kampanye  pemasaran  digital  yang terarah, penyesuaian rencana secara berkala, dan keterlibatan konsumen. Dari hasil analisis dan pembahasan 4 cluster yang ada,  disimpulkan bahwa produk yang  dominan  transaksinya  adalah  pada  segment  food  &  beverage.  Bank  X memilih  segment  food  &  Beverage  sebagai  merchant  target  pasar  yang  tepat untuk  meningkatkan  kepuasan  nasabah  serta  meningkatkan  transaksi. “Cashback  untuk  Pembelian  di  Merchant  Food  &  Beverage”  sebagai  value proposition  dari  Bank  X.  Dengan  begitu  Bank  X  dapat  memperkuat  posisinya dalam memenuhi kebutuhan nasabah dengan lebih baik.
Saran penelitian
1.  Strategi pemasaran terfokus
Rancang  kampanye  pemasaran  yang  lebih  terfokus  berdasarkan  value proposition yaitu fokus kepada program promo di merchant Food & Beverage agar  dapat  memotivasi  nasabah  untuk  melakukan  transaksi  sebanyak  - banyaknya  serta memicu  nasabah  yang  tidak  aktif  dapat  aktif bertransaksi dengan adanya promo program yang sesuai.
2.  Program Loyalty yang dikustomisasi Implementasikan  program  Loyalty  yang  disesuaikan  dengan  preferensi setiap cluster untuk meningkatkan loyalitas nasabah.
3.  Analisis regional lebih mendalam: Lakukan  analisis  lebih  mendalam  terkait  preferensi  regional  untuk mengoptimalkan strategi pemasaran di setiap wilayah.
4.  Pengembangan produk dan layanan Kembangkan  produk  dan  layanan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan keinginan setiap cluster untuk meningkatkan penggunaan produk Bank X.
5.  Kemitraan strategis Jalin kemitraan strategis dengan merchant baik online atau offline di kategori populer setiap cluster untuk meningkatkan nilai tambah bagi nasabah.
6.  Pemahaman demografis yang lebih baik Perdalam  pemahaman  terkait  demografi  nasabah  untuk  menyempurnakan strategi pemasaran dan promosi.
7.  Keterlibatan nasabah Melibatkan  nasabah  dalam  proses  pengembangan  strategi  untuk memastikan  bahwa  kebutuhan  dan  keinginan  nasabah  benar-benar terpenuhi.
8.  Pemantauan dan evaluasi terus-menerus Lakukan  pemantauan  dan  evaluasi  terus-menerus  terhadap  implementasi strategi untuk memastikan keberlanjutan dan efektivitasnya seiring waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (2000). Data clustering: a review. ACM computing surveys (CSUR) , 31 (3), 264-323. Awaliah,  Resky.  (2018).  Analisis Clustering Untuk  Pengelompokan  Tingkat Kesejahteraan  Kabupaten/Kota  Berdasarkan  Sosial  Ekonomi  Rumah Tangga di Wilayah Sulawesi Selatan.
Murpratiwi,  S.  I.,  Indrawan,  I.  G.  A.,  &  Aranta,  A.  (2021).  Analisis  Pemilihan Cluster Optimal dalam Segmentasi Nasabah Toko Retail.
R. A. Indraputra and R. Fitriana, “ K-Means clustering Data COVID- 19,” J. Tek. Ind., vol. 10, no. 3, pp. 275 –282, 2020.
Savitri,  A.  D.,  Bachtiar,  F.  A.,  &  Setiawan,  N.  Y.  (2018).  Segmentasi  Nasabah Menggunakan Metode K-Means clustering Berdasarkan Model RFM Pada Klinik Kecantikan
Setiawan,  Agung  Hendra  &  Noviana  Pratiwi.  (2016).  "Penerapan  Metode  Two Step Cluster untuk Pengelompokkan Potensi Desa," Volume 4, No 2, Juli 2019, pp. 41-51