Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022

## ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN BANK BERDASARKAN PENGAMBILAN KREDIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Nuril Huda Ahsina 1 , Fety Fatimah 2 , Fitria Rachmawati 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl.KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor hdnuril24@gmail.com 1 , fety.fatimah@uika-bogor.ac.id 2 fitria@uika-bogor.ac.id 3

## Abstrak
Untuk  mengoptimalkan  pembiayaan  suatu perusahaan,  analisis  segmentasi  pelanggan  ditujukan agar penawaran pembiayaan tepat sasaran. Segmentasi  pelanggan  sering  kali  menggunakan algoritma K-means  Clustering sebagai  metode  untuk membantu  dalam  pengelompokan  menjadi  beberapa klaster  sehingga  mendapatkan  visualisasi  data  yang signifikan  hasilnya.  Algoritma K-means Clustering merupakan  salah  satu  dari  teknik  data  mining  yang dapat membagi data dalam suatu himpunan ke dalam beberapa kelompok yang mana kesamaan data dalam suatu  kelompok  lebih  besar  dibandingkan  kesamaan data  tersebut  dengan  data  dalam  kelompok  lain. Penentuan  jumlah cluster terbaik  bisa  dilakukan berdasarkan  metode elbow .  Berdasarkan  metode elbow 4  cluster  adalah cluster terbaik  dari  semua kemungkinan cluster. Hasil  dari k-means  clustering dari 1000 data yang ada didapat jumlah dari cluster 1 dengan jumlah 286 nasabah dengan presentase 28,6% , cluster 2 dengan  jumlah  130  nasabah  dengan presentase  13%, cluster  3 dengan  jumlah  terbesar yaitu  542  nasabah  dengan  presentase  54,2%  ,  dan cluster  4 memiliki  jumlah  sebaran  terendah yaitu  42 nasabah dengan presentase 4,2% dari total keseluruhan data .
Kata  kunci  :  Segmentasi  Pelanggan, K-Means Clustering, Metode Elbow, Data Mining

## Abstract
In  a  step  optimizing  a  company's  financing process,  analyzing  customer  segmentation  to  make financing  offers  are  right  on  target  is  what  the company  needs.  Customer  segmentation  often  uses the K-means Clustering algorithm method to help the grouping  process  into  several  clusters  to  get  the significant  data  visualization  results.  K-means
clustering  algorithm  is  a  data  mining  technique  that can divide the data in a set into several groups where the  similarity  of    data  in  one  group  is  greater  than with  data  in  other  groups.  Determination  of  the  best number  of  clusters  are  possible  to  do  based  on  the elbow method. Based on the elbow method, 4 cluster is the best cluster of all possible clusters .The results of the k-means clustering process from 1000 existing data,  obtained  from  cluster  1  with  a  total  of  286 customers with a percentage of 28.6%, cluster 2 with a  total  of  130  customers  with  a  percentage  of  13%, cluster  3  with  the  largest  number  of  542  customers, with a percentage of 54.2%, and cluster 4 having the lowest number of distributions, namely 42 customers with a percentage of 4.2% of the total data
Keywords  :  Customer  Segmentation,  K-Means Clustering, Elbow Method, Data Mining

## I.Pendahuluan

## I.1 Latar Belakang
Seiring kebutuhan hidup yang terus meningkat mendorong munculnya perusahaan yang menawarkan soal pembiayaan. Hal ini disebabkan pembiayaan saat ini  sudah  menjadi  salah  satu  solusi  untuk  membantu meringankan  kebutuhan  hidup  seseorang.  Untuk mengoptimalkan  pembiayaan  suatu  perusahaan, analisis segmentasi  pelanggan  ditujukan agar penawaran pembiayaan tepat sasaran[1].
Untuk mengetahui perilaku ( behavior ) pelanggan sehingga dapat membantu dalam penerapan  strategi  yang  tepat  adalah  dengan  cara mengelompokan  pelanggan  berdasarkan  kategori variabel yang terkait untuk meningkatkan pendapatan perusahaan. Penggunaan teknik data mining

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
merupakan  salah  satu  solusi  untuk  persoalan segmentasi  konsumen  [2].  Segmentasi  pelanggan sering kali menggunakan algoritma K-means Clustering sebagai  metode  untuk  membantu  dalam pengelompokan  menjadi  beberapa  klaster  sehingga mendapatkan  visualisasi  data yang  signifikan hasilnya.
Algoritma K-means Clustering merupakan salah  satu  dari  teknik  data  mining  yang  dapat membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam beberapa kelompok yang mana kesamaan data dalam suatu  kelompok  lebih  besar  dibandingkan  kesamaan data tersebut dengan data dalam kelompok lain [2].
Sesuai  dengan  uraian  latar  belakang  tersebut, maka  dilakukan  analisis  segmentasi  pelanggan  bank berdasarkan pengambilan kredit dengan menggunakan  metode k-means  clustering .  Untuk mendapatkan  hasil  visualisasi  segmentasi  dari nasabah dalam pengambilan kredit .

## I.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang yang sudah dijelaskan, maka rumusan masalah dari penelitian ini adalah  bagaimana  menganalisis  segmentasi  data nasabah  bank  dalam  pengambilan  kredit  dengan menggunakan algoritma K-means Clustering ?.

## I.3 Maksud dan Tujuan Penelitian
Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  visualisasi  segmentasi  nasabah dalam pengambilan kredit bank dengan menggunakan algoritma K-means clustering .

## I.4 Ruang Lingkup Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  dan  rumusan masalah  maka  batasan  masalah  pada  penelitian  ini yaitu :
1. Batasan masalah dalam pembahasan penelitian ini dibatasi dengan  menggunakan konsep segmentasi pelanggan  berdasarkan  data  yang  akan  diteliti menggunakan algoritma K-means Clustering yang dimodelkan dalam bentuk visualisasi.
2. Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  pelanggan  yang  mengambil  kredit bank  pada German  Credit  Data oleh  Prof. Hofmann.
3. Metode Elbow digunakan  untuk  membantu mencari  masukan  nilai  k  ketika  proses clustering K-Means .

## II.Kajian Literatur

## II.1 Segmentasi Pelanggan
Segmentasi  adalah  cara  untuk  berkomunikasi lebih  banyak  dengan  pelanggan.  Tujuan  segmentasi adalah  untuk  menyesuaikan  produk,  jasa,  dan  pesan pemasaran  untuk  setiap  segmen [3].  Proses segmentasi  menempatkan  pelanggan  berdasarkan dengan  karakteristik  kelompok  pelanggan  yang serupa.  Segmentasi  pelanggan  merupakan  langkah persiapan untuk mengklasifikasikan setiap pelanggan menurut kelompok pelanggan  yang sudah ditentukan [4].

## II.2 Data Mining
Data  mining  itu  sendiri  adalah  proses pencarian  pola-pola  yang  tersembunyi (hidden patern) berupa  pengetahuan (knowledge) yang  tidak diketahui  sebelumnya  dari  suatu  sekumpulan  data yang  mana  data  tersebut  dapat  berada  didalam database,  werehouse  data ,  atau  media  penyimpanan informasi  yang  lain  [5].  Hal  penting  yang  terkait  di dalam data mining adalah:
1. Data  mining  merupakan  suatu  proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data  yang  akan  diproses  berupa  data  yang sangat besar.
3. Tujuan  data  mining  adalah  mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
Sebagai  suatu  rangkaian  proses, data  mining dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Tahap-tahap tersebut bersifat  interaktif, pemakai terlibat  langsung atau dengan perantaraan knowledge base .
II.3 K-means clustering
Algoritma k-means digunakan untuk mengevaluasi  kualitas  partisi  sehingga  objek  dalam satu  grup  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain  tetapi tidak  memiliki  kemiripan  dengan  objek  pada  grup lain.  Algoritma k-means adalah  fungsi obyektif  yang bertujuan  untuk  mencapai  kesamaan  intra  kelompok yang  tinggi  dan  kesamaan  inter  kelompok  yang rendah.
Pengelompokan  menggunakan  teknik  partisi berbasis centroid dimana centroid dari  setiap kelompok  merepresentasikan  ciri-ciri  dari  kelompok tersebut. Secara konseptual, centroid merupakan titik pusatnya. Centroid dapat  didefinisikan  dengan banyak  cara,  seperti  dengan  menghitung mean atau medoid  dari  objek  atau  titik  yang  dimasukkan  ke

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
dalam  kelompok.  Perbedaan  antar  objek  kemudian diukur dengan  menghitung  jarak euclidean antar dua titik.  Kualitas  dari  suatu  kelompok  dapat  diukur dengan variasi within-cluster yang merupakan jumlah kuadrat  kesalahan  antara  semua  obyek  dalam  suatu kelompok dengan centroid -nya [5].
II.4 Algoritma K-Means K-Means merupakan  metode klasterisasi  yang sering digunakan diberbagai bidang karena penggunaannya sederhana, mudah untuk diimplementasikan,  mampu  untuk  mengklaster  data yang  besar  [5].  Algoritma K-Means merupakan metode  berbasis  jarak  yang  membagi  data  kedalam sejumlah cluster dan  dalam  setiap  tahapan  tertentu setiap  objek  harus  masuk  dalam  kelompok,  pada tahap selajutnya objek dapat  berpindah ke kelompok lain.  Maka  dari  itu  algoritma K-Means mempunyai aturan yaitu ada jumlah cluster yang akan diinputkan dan  hanya  dapat  memiliki  atribut  yang  bertipe numerik[6].
Algoritma K-means 3 komponen didalamnya yaitu :
1. Jumlah cluster k Dalam metode ini jumlah k harus  ditentukan  dulu,  setelah  jumlah k didapatkan  dengan  melalui  pendekatan metode hirarki dapat melakukan
pengambilan cluster awal.  Aturan  khusus dalam  menentukan  jumlah cluster k bahkan tidak  ada,  namun  ada  juga  jumlah cluster yang  diinginkan  sesuai  dengan  kebutuhan subjektif seseorang.
2. Cluster Awal  Ada  banyak  pendapat  saat melakukan  pengambilan cluster awal  untuk metode K-Means misalnya pemilihan
terhadap interval dari jumlah setiap observasi,  melalui  pendekatan  salah  satu metode hirarki dan ada  juga dengan  melalui pemilihan cluster secara acak dari sekumpulan observasi. Maka dengan adanya beberapa  cara  pengambilan cluster awal tersebut dapat memungkinkan solusi terbaik yang dihasilkan.
3. Ukuran Jarak Pada tahapan  ini ukuran  jarak juga  penting  dalam  menempatkan  observasi ke  dalam cluster berdasarkan  nilai centroid terdekat. Euclidian  Distance adalah  jarak yang  digunakan  untuk  mengukur  jarak dalam  metode K-Means .  Berikut  ini  adalah rumus Euclidian Distance : Tahapan algoritma K-means , menyatakan :
Tentukan Jumlah K
Tentukan Asumsi Titik Pusat Cluster Hitung Jarak Ke Centroid Kelompokan Obyek Ke Centroid Start Titik Pusat Berubah End Tidak Ya
Gambar 2. 1  Tahapan Algoritma K-Means
1. Memilih  objek k secara  acak,  setelah mendapatkan  objek k tersebut  data  akan diproses sebagai, mean pada cluster .
2. Setiap  objek  akan  dimasukkan  kedalam cluster yang mempunyai kemiripan terhadap cluster .  Tingkat  kemiripan  dapat  ditentukan dengan  mencari  jarak  objek  terhadap  mean atau centroid cluster tersebut.
3. Lakukan  perhitungan  nilai centroid yang baru pada setiap cluster .
4. Proses  perhitungan  nilai centroid tersebut dilakukan  berluang-ulang  hingga  didapati anggotaapada  kelompok cluster tersebut tidak berubah.
II.5 Metode Elbow
Metode Elbow merupakan  ide  atau  gagasan yang digunakan untuk menghasilkan informasi dalam memilih  nilai cluster terbaik  dengan  cara  melihat presentasi  hasil  perbandingan  antara  jumlah cluster yang  membentuk  siku  pada  suatu  titik[7].  Selain  itu presentasi  perhitungan  yang  dihasilkan  menjadi perbandingan antara jumlah cluster yag ditambahkan. Hasil presentasi yang berbeda dari setiap nilai cluster pertama  dengan  nilai cluster kedua  memberikan sudut  dalam  grafik  atau  nilai cluster tersebut  yang terbaik. Untuk mendapatkan perbandingan nya adalah dengan  menghitung  SSE  (sum  of  Square  Error)  dari masing-masing  nilai cluster .  Karena  semakin  besar jumlah cluster k maka nilai SSE semakin kecil[8].
Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022

## ∑ ∑ ‖
Setelah  dilihat  akan  ada  beberapa  nilai  K  yang mengalami  penurunan  paling  besar  dan  selanjutnya hasil dari nilai K akan turun secara perlahan-perlahan sampai  hasil  dari  nilai  K  tersebut  stabil.  Berikut contoh gambar dari metode elbow [9] .

## Gambar 2. 2 Metode Elbow

## III.METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  prosedur  atau langkah-langkah  dalam  mendapatkan  pengetahuan ilmiah,  secara  sistematis  untuk  menyusun  ilmu pengetahuan [10].
Mulai Selesai Cleaning Data Sumber Clustering Pra Proses Data Transformation Clustering Menggunakan K- means Analisis Hasil Cluster
Gambar 3. 1 Bagan Proses Analisis
Adapun  tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk menganalisis data seperti alur pada gambar 3.1 yaitu:
1. Data Sumber Clustering Data  Sumber clustering terdapat  pada  Lampiran 1. Tabel Data Sumber Clustering .
2. Pra Proses Data Pada  bagian  ini  data  telah  dipersiapkan  agar memudahkan  dalam  proses mining .  Proses  pra proses  data  akan  mencakup  tiga  hal  mendasar, yaitu:
a. Cleaning
Pada  proses  ini  data  akan  dibersihkan mencakup  kelengkapan  data,  peghapusan data redundant dan menghilangkan noise.
b. Transformation Proses transformation ini  yaitu data akan di seleksi dan di transformasikan agar nantinya data siap untuk di clustering .
3. Menentukan cluster terbaik menggunakan metode elbow .
4. Cluster ing menggunakan algoritma K-means
Setelah  proses  sebelumnya  dilakukan  yaitu  pra poses  data,  tahapan  berikutnya  data  akan  di cluster menggunakan algoritma K-Means .
a. Dalam pemilihan pusat cluster ada  berbagai cara  namun  kali  ini  dilakukan  dengan  cara pegambilan cluster awal secara random.
b. Setelah  pusat cluster awal  ditentukan, tempatkan  setiap  data  dengan  cluster terdekat.  Kedekatan  antara  data  ke  suatu cluster diperlukan  perhitungan  jarak  setiap data  terhadap  pusat cluster .  Jarak  terdekat itulah  yang  nantinya  akan  menjadi  penentu suatu  data  masuk  kedalam cluster mana. Dalam  perhitungan  jarak  penelitian  ini menggunakan  rumus Euclidean . Euclidean sendiri  merupakan  suatu  metode  pencarian kedekatan nilai jarak dari 2 buah variabel.

## √∑
Keterangan :
D ik = titik, dokumen/jarak data ke-i M = jumlah variabel X ij = data yang akan di cluster kan C kj = pusat dari cluster c. Langkah  selanjutnya  setelah  melakukan perhitungan jarak, kemudian hitung centroid baru  dengan  menggunakan  nilai  mean  dari semua  data  dalam  sel cluster tertentu.

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
Adapaun rumus yang dapat digunakan untuk menentukan centroid baru yaitu:
∑
Berikut  merupakan  rumus  penentu centroid baru : Keterangan :
V ij = centroid /rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j N i =  jumlah  data  yang  menjadi anggota cluster ke-i I, k = indeks dari cluster J = indeks dari variabel X kj =  nilai  data  ke-k  didalam cluster tersebut untuk variabel ke-j
d. Bila  perhitungan  kelompok  data  hasil mengalami perubahan maka lakukan
pengulangan  setiap  data  dengan centroid yang  baru  dengan  cara  seperti  langkah  b hingga c jika didapati perhitungan kelompok data hasil tidak mengalami perubahan, maka proses dalam pengclusteran dianggap selesai.
e. Pada tahapan selanjutnya dilakukan perhitungan  nilai SSE  (Sum  Square  Error) .
Jumlah cluster dan  data  yang  sudah dikelompokkan dalam cluster dapat mempengaruhi  nilai SSE .  Dalam  penilaian SSE dimana  semakin  kecil  nilai  SSE  hasil clustering semakin bagus .
5. Analisis  hasil cluster Dalam  melakukan  analisis, hasil  dapat  dilakukan  setelah  diperoleh  pada proses clustering.

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

## IV.1 Pengumpulan Data
Bahan  atau  data  yang  digunakan  pada
penelitian  ini  adalah  data  nasabah  (pelanggan  bank),
dan  data  transaksi  nasabah  pada  saat  melakukan pengambilan  kredit  pada  data German  Credit  Data yang  di publish oleh  Prof.Hofmann.  terdapat  9 katagori yang bisa dilihat pada tabel 4.1 :
Tabel 4. 1 katagori data

## IV.2 Transformasi Data
Dari  semua  katagori  data  yang  sudah  ada diberi inisialisasi untuk
mempermudah pengelompokan ke dalam cluster , kemudian inisialisasi  dari  bentuk categorical ke  bentuk numerical. Berikut  hasil  inisialisasi  dari  beberapa data categorical.

## Tabel 4. 2 Inisialisasi Data
1. Job Keterangan Katagori Highly Qualified Employee 0 Skilled Employee 1 Unemployed- Non Resident 2 Unskilled - Resident 3 3. Sex Keterangan Katagori Laki Laki 0 Perempuan 1 4. Housing Keterangan Katagori Free 0 Own 1 Rent 2 4. Purpose Keterangan Katagori Business 0 Car 1 Domestic Appliances 2 Education 3 Furniture/Equipment 4 Radio/TV 5 Repairs 6 Vacation 7

## IV.3 Pemodelan K-means Clustering
Metode  yang  digunakan  untuk  pemodelan clustering  dalam  penelitian  ini  menggunakan  k- means  clustering  dengan  jumlah  cluster  yang ditentukan  oleh  metode  elbow.  Aplikasi  yang digunakan  untuk  mengolah  data  nasabah  adalah aplikasi  jupyter  notebook.  Berikut  dibawah  ini penjelasan tahapan pemodelan tersebut.
Kategori keterangan Job Jenis pekerjaan nasabah/pelanggan yang ingin mengambil kredit Age Umur nasabah/pelanggan Sex Jenis kelamin nasabah/pelanggan Housing Jenis hunian nasabah/pelanggan Purpose Tujuan nasabah/pelanggan untuk pengambilan kredit Credit Amount Jumlah pengambilan kredit dalam mata uang  jerman Deutsche  Mark  (DM) sebelum sekarang euro
Duration Lama  nya  durasi  pengambilan  kredit dalam hitungan bulan

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
1. Metode elbow
Dari hasil menggunakan metode elbow yang  bisa  dilihat  pada  gambar  4.1  bisa terlihat bahwa cluster terbaik ada di cluster 4 berdasarkan  hasil  penurunan  paling  besar dan  penurunan  selanjutnya  yang  stabil dengan  nilai  penurunan  yang  sama  . selanjutnya pembuatan cluster dengan menggunakan  metode k-means  clustering dengan 4 cluster seperti gambar 4. 1

## Gambar 4. 1 Cluster Terbaik
2. Hasil K-Means Clustering
Ada  4  kriteria  pelanggan  yang  bisa  dilihat  dari gambar 4. pada titik pusat terakhir, jika dibandingkan dengan data rata-rata (mean) pada gambar 4.3.

## Gambar 4. 2 Titik Pusat Terakhir

## Gambar 4. 3 Rata-Rata Data
Karena  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan dalam  kategori job,  age,  sex,  housing, dan purpose maka perbandadingan dilakukan pada kategori credit amount dan duration.
Hasil  dari k-means  clustering dari  1000  data yang ada didapat jumlah dari cluster 1 dengan jumlah 286  nasabah  dengan  presentase  28,6%  , cluster 2 dengan  jumlah  130  nasabah  dengan  presentase  13%, cluster  3 dengan  jumlah  terbesar  yaitu  542  nasabah dengan  presentase  54,2%  ,  dan cluster  4 memiliki jumlah  sebaran  terendah yaitu  42  nasabah  dengan presentase 4,2% dari total keseluruhan data .
Plot  hasil  sebaran  data cluster dari credit amount dan duration dengan centoid akhir  dari cluster .  Sesuai  dengan  perbandingan  data centoid akhir  dan  rata-rata  dari  keseluruhan  data credit amount dan duration menjadi 2 katagori pembanding untuk  mendapatkan  hasil  dari  pelanggan  potensial untuk  pengambilan  strategi  perusahaan  dalam peningkatan kinerja atau peningkatan nasabah baru.

## Gambar 4. 4 Sebaran Cluster Dengan Centroid Cluster
Proses  segmentasi  menempatkan  pelanggan berdasarkan dengan karakteristik kelompok pelanggan  yang  serupa.  Segmentasi  pelanggan merupakan langkah persiapan untuk mengklasifikasikan setiap pelanggan menurut kelompok  pelanggan  yang  sudah  ditentukan.  Maka dari  itu  segmentasi  pelanggan  ini  dibedakan berdasakan  4  katagori  yang  telah  disebutkan  diatas yaitu :
1. Most Valuble Custumer.
Cluster yang  termasuk  kriteria  ini  yaitu cluster 3  karena  nasabah  pada cluster ini yang paling banyak yang pengambilan kredit meskipun  dengan  jumlah  pengambilan kredit  sangat  kecil  dengan  durasi  paling singkat dari semua kriteria nasabah.
2. Most Growable Customer.
Cluster yang  termasuk  kriteria  ini  yaitu cluster 4  karena  nasabah  pada cluster ini melakukan jumlah pengambilan kredit tinggi walaupun dengan durasi terpanjang.
3. Below Zeros.

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
Cluster yang  termasuk  kriteria  ini  yaitu cluster 2  karena  nasabah  pada cluster ini termasuk sedang dalam melakukan pengambilan  kredit  dengan  durasi  yang sedang dari semua kriteria nasabah.
4. Migrators. Cluster yang  termasuk  kriteria  ini  yaitu cluster 1  karena  nasabah  pada cluster ini termasuk kecil dalam melakukan
pengambilan  kredit  dengan  durasi  singkat dari semua kriteria nasabah, namun memliki jumlah sebaran nasabah cukup banyak.
Hasilnya  perusahaan  sebaiknya  lebih  kredit kepada mempromosikan kepada pelanggan yang pada dengan  umur  36  dengan  pekerjaan unemployee, segmen male mempunyai  rumah  dengan  status own atau  kepemilikan  pribadi  dan  dengan  tujuan pengambilan  kredit radio/tv. Sesuai  dengan  jumlah sebaran  segmen  3  yang  memliki  presentase  sebaran 54,2 % .

## V.Penutup

## V.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan, dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya :
1. Penentuan  jumlah cluster terbaik  bisa  dilakukan berdasarkan  metode elbow .  Setelah  dilakukan segmentasi  data  nasabah  dengan  menggunakan metode k-means  clustering ,  dengan  berdasarkan metode elbow 4 cluster adalah cluster terbaik dari semua  kemungkinan cluster yang  terdiri  dari cluster  1 dengan  jumlah  286  nasabah  dengan presentase  28,6%  , cluster 2 dengan  jumlah  130 nasabah dengan presentase 13%, cluster 3 dengan jumlah  terbesar  yaitu  542  nasabah  dengan presentase 54,2% , dan cluster 4 memiliki  jumlah sebaran  terendah yaitu  42  nasabah  dengan presentase 4,2%.
2. Hasil  dari clustering dapat  dipengaruhi  dari  nilai centroid  awal  dan  jumlah  data  yang  dipakai, perbedaan  data  pusat centroid awal  yang digunakan  dapat  mempengaruhi  hasil  dari centroid akhir.

## V.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  peneliti  memberikan  saran  untuk  penelitian selanjutnya yaitu :
1. Untuk  analisis  selanjutnya  diharapkan  untuk menambah katagori  lain  seperti rekap data dalam
pembayaran  kredit  dan  juga  penentuan cluster yang diharapkan.
2. Hasil  dari  proses  analisis k-means  clustering ini dapat  digunakan  dalam  mengambil  keputusan lebih  lanjut dalam  penetapan pelanggan potensial kedepannya.
3. Penelitian  ini  juga  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan tools yang  lain  nya  selain  dengan menggunakan jupyter  notebook untuk  membantu mencari hasil yang yang lebih optimal lagi.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Meriska  and  Noviyanti,  “ANALISIS SEGMENTASI NASABAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING ( Studi Kasus di PT . Buana Sejahtera Multidana Cabang Cikampek ),” no. November 2017, 2017.
[2] B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Kombinasi  Rfm Model  Dan  Teknik  Clustering,” J.  Terap.
Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  23–32,  2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[3] M.  I.  Istiana,  “Segmentasi  Pelanggan menggunakan  Algoritma  K-Means  Sebagai Dasar  Strategi  Pemasaran  pada  LAROIBA Seluler,” vol. 1, pp. 3–4, 2013.
[4] A.  V.  Angelie,  “Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Clustering  K-Means  Dan Model Rfm ( Studi Kasus : Pt . Bina Adidaya Surabaya ) Customer Segmentation Using K- Means  Clustering  and  Rfm  Model  (  Case Study :  Pt  .  Bina  Adidaya  Surabaya
Segmentasi Pelanggan Menggunakan Clusteri,” p. 163, 2017. [5] M.  A.  Akbar,  F.  Fatimah,  and  J.  Jaenudin, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan  Posisi  Pemain  Sepak  Bola Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Semnati ,  vol.  x,  No.x,  pp.  278–
282, 2019.
[6] D.  P.  Hidayatullah 1 ,  R.  I.  Rokhmawati,  and ...,  “Analisis  Pemetaan  Pelanggan  Potensial Menggunakan Algoritma K-Means  dan LRFM  Model  Untuk  Mendukung  Strategi Pengelolaan  Pelanggan  (Studi  Pada  …,” … Inf. dan Ilmu … , vol. 2, no. 8, 2018, [Online].

## Nuril Huda Ahsina, Fety Fatimah, Fitria Rachmawati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 3, 15 Agustus 2022
Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/1769.
[7] D. K. Pane, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori ( Studi  Kasus :  Kreditplus
),” Pelita  Inform.  Budi  Darma , vol. valume : I, pp. 25–29, 2013.
[8] A.  D.  Savitri,  F.  A.  Bachtiar,  and  N.  Y. Setiawan,
“Segmentasi Pelanggan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Berdasarkan  Model  RFM  Pada  Klinik
Kecantikan  (Studi  Kasus :  Belle  Crown Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  9,  pp. 2957–2966, 2018.
[9] N.  Putu,  E.  Merliana,  and  A.  J.  Santoso, “Analisa  Penentuan  Jumlah  Cluster  Terbaik pada Metode K-Means,” pp. 978–979.
[10] Ms.  Prof.  Dr.  Suryana,  “Metodologi
Penelitian :  Metodologi  Penelitian  Model Prakatis Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif,” Univ.  Pendidik.  Indones. ,  pp.  1– 243,  2012,  doi:  10.1007/s13398-014-0173- 7.2.