## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 246~251 e-ISSN: 2548-6861

## Comparison of Hierarchical, K-Means and DBSCAN Clustering Methods for Credit Card Customer Segmentation Analysis Based on Expenditure Level
Hafid Ramadhan 1 *, Mohammad Rizal Abdan Kamaludin 2 *, Muhammad Alfan Nasrullah 3 *, Dwi Rolliawati 4 *
* Sistem Informasi, UIN Sunan Ampel Surabaya h96219046@student.uinsby.ac.id 1 , h76219026@student.uinsby.ac.id 2 , h06219008@student.uinsby.ac.id 3 , dwi_roll@uinsby.ac.id 4 , Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-06-30 Revised 2023-08-16 Accepted 2023-09-26 The  amount  of  data  from  credit  card  users  is  increasing  from  year  to  year.  Credit cards are an important need for people to make payments. The increasing number of credit card users is because it is considered more effective and efficient. The third method used today has a function to determine the effective outcome of credit card user  scenarios.  In  this  study,  a  comparison  was  made  using  the  Hierarchical Clustering, K-Means and DBSCAN methods to determine the results of credit card customer segmentation analysis to be used as a market strategy. The results obtained based  on  the  best  silhouette  coefficient  score  method  is  two  cluster  hierarchical clustering with 0.82322 score. Based on the best mean value customers are divided into two segments, and it is suggested to develop strategies for both segments.
Keyword: Clustering,
Credit Card, Comparison, Segmentation, Silhouette Coefficient..
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kartu kredit adalah salah satu inovasi digital era modern. Dengan  menggunakan  kartu  kredit  seseorang  dapat melakukan transaksi pembayaran dengan mudah tanpa harus bertemu langsung dengan orang lain. Kartu kredit merupakan salah satu alat pembayaran yang digunakan sebagai pengganti uang tunai, yang kapan saja dapat ditukar dengan apapun yang diinginkan  dimana  ada  cabang  yang  dapat  menerima  kartu kredit dari bank ataupun perusahaan yang mengeluarkannya [1]. Saat ini sudah banyak pengguna dari kartu kredit  mulai dari  para  remaja  hingga  dewasa,  untuk  kegiatan  sehari-hari hingga dalam urusan bisnis.
Penelitian ini akan menggunakan studi kasus kartu kredit. Kartu kredit menjadi faktor penting dari beberapa perusahaan untuk  melakukan  pembayaran,  seperti  pada  karyawan  dan mitra kerja mereka. Permasalahan dari banyaknya kartu kredit dapat  berpengaruh  terhadap  strategi  perusahaan  atau  pasar. Data yang diambil untuk studi kasus kartu kredit adalah data dari  situs  kumpulan  data  yaitu  Kaggle.  Data  merupakan kumpulan fakta kasar mengenai orang, tempat, kejadian dan sesuatu  yang  penting  yang  didapatkan  melalui  pengamatan ataupun hasil pencarian di berbagai sumber. Dengan adanya data  manusia  dapat  memperoleh  dan  mengelola  informasi
agar dapat disampaikan kepada orang lain secara pasti. Pada perkembangannya, data menjadi faktor penting dari masa ke masa.  Banyaknya  data  membuat  manusia  kesulitan  dalam melakukan  pengelolaan.  Data  mining  atau  penggalian  data menjadi solusi untuk manusia melakukan ekstraksi terhadap database yang besar dengan menggunakan beberapa cara.
Pengguna kartu kredit sendiri telah mengalami peningkatan  selama  satu  tahun  kebelakang  per  bulan  Juni kemarin.  Dilansir  dari  website  dataindonesia.id  Bank Indonesia (BI) mencatat, jumlah kartu kredit yang beredar di Indonesia  mencapai  16,58  juta  unit  pada  Juni  2022  [2]. Jumlah  tersebut  naik  0,84%  dibandingkan  pada  Juni  2021 yang sebesar 16.56 juta kartu kredit. Kondisi ini terjadi karena banyaknya  masyarakat  yang  beralih  ke  pembayaran elektronik.  Alasannya  adalah  uang  elektronik  dirasa  lebih aman  dari  penularan  Covid-19  karena  minim  kontak langsung,  efisien,  dan  banyak  promo.  Nilai  transaksi  kartu kredit  telah  mencapai  Rp149,18  miliar  pada  bulan  keenam tahun  ini.  Jumlahnya  naik    34,35%  dibandingkan  setahun sebelumnya  yang  sebesar  Rp.19,81  triliun.  Sedangkan, volume transaksi dari kartu kredit tercatat sebesar 27,93 juta kali pada Juni 2022. Jumlah itu meningkat sebesar 20,26%
Comparison of Hierarchical, K-Means and DBSCAN Clustering Methods for Credit Card Customer Segmentation Analysis Based on Expenditure Level (Hafid Ramadhan, et al.)
247
dibandingkan  periode  yang  sama  tahun  sebelumnya sebesar 23,22 juta kali. Dengan semakin banyaknya pengguna maka semakin banyak juga data yang ada dan harus dikelola.
Maka dari itu data mining menjadi hal yang penting untuk saat  ini.  Dalam  penelitian  sebelumnya  [3],  telah  dilakukan pengolahan  data  penggunaan  kartu  kredit  menggunakan metode  K-Means  Clustering  dengan  perbandingan  tiga metode  clustering  lain  meliputi  Agglomerative  Clustering, GMM  dan  DBSCAN.  Dalam  penelitan  tersebut  metode clustering dengan hasil terbaik dicapai K-Means dengan nilai silhouette  score  sebesar  0.207014.  Hasil  capaian  silhouette score  tiga  metode  lainnya  tidak  begitu  baik,  dengan  hasil silhouette score paling rendah senilai -0.351371 pada metode DBSCAN. Hasil silhouette score tersebut dirasa kurang dan memiliki  potensi  untuk  ditingkatkan  dengan  penyesuaian beberapa parameter.
Hierarchical  clustering  memiliki  keunggulan  dalam Penelitian ini menggunakan metode Clustering Hierarchical, K-Means dan DBSCAN. Metode ini digunakan karena sesuai dengan  tujuan  dari  penelitian  yaitu  untuk  melakukan segmentasi  pelanggan  kartu  kredit  berdasarkan  tingkat pengeluaran. Penelitian ini juga akan melakukan perbandingan metode Hierarchical  Clustering, K-Means dan DBSCAN untuk mengetahui metode mana yang paling sesuai dengan  nilai  silhouette  score tertinggi  dalam  clustering  data kartu kredit.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Proses  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data yang akan diolah. Dataset diambil dari sumber kaggle untuk selanjutnya  diolah  dengan  data  preprocessing.  Setelah dilakukan  preprocessing  data  kemudian  dilanjut  dengan memodelkan  metode  clustering  menggunakan  aplikasi KNIME.  Setelah  dilakukan  pemodelan  metode  clustering dilakukan  scoring  untuk  menilai  keefektifan  metode clustering dan mendapatkan nilai yang paling optimal.

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang  diunduh  dari  situs  kumpulan  data  bernama Kaggle.  Data  terpilih  adalah  dataset  kartu  kredit  unggahan akun bernama Arjun Bhasin yang diunggah pada tahun 2017 [4].  Dataset  ini  memiliki  record  data  sejumlah  8950  baris, dalam  18  kolom  field  data  dictionary.  18  kolom  field  data dictionary dalam dataset kartu kredit dalam Tabel 1.
TABEL 1 F IELD D ATA D ICTIONARY No. Nama Field Deskripsi 1 CUSTID Identitas pemegang kartu kredit 2 BALANCE Jumlah saldo yang tersisa di akun untuk melakukan pembelian 3 BALANCEFREQ UENCY Seberapa banyak saldo diperbarui, skor antara 0 dan 1 (1 = sering diperbarui, 0 = tidak sering diperbarui) 4 PURCHASES
Jumlah dari pembelian yang dilakukan akun
5 ONEOFFPURCH Jumlah dari pembelian maksimum
ASES dilakukan dalam sekali jalan 6 INSTALLMENT SPURCHASES Jumlah dari pembelian dilakukan secara cicilan 7 CASHADVANC E Uang muka diberikan oleh pemegang kartu kredit 8 PURCHASESFR EQUENCY Seberapa sering pembelian dilakukan, skor antara 0 dan 1 (1 = sering dibeli, 0 = tidak sering dibeli) 9 ONEOFFPURCH ASESFREQUEN CY Seberapa sering pembelian terjadi dalam sekali jalan (1 = sering dibeli, 0 = tidak sering dibeli) 10 PURCHASESIN STALLMENTSF REQUENCY Seberapa sering pembelian dengan mencicil dilakukan (1 = sering dilakukan, 0 = tidak sering dilakukan) 11 CASHADVANC EFREQUENCY Seberapa sering uang muka dibayarkan 12 CASHADVANC ETRX Jumlah transaksi yang dilakukan dengan "Cash in Advanced" 13 PURCHASESTR X Jumlah transaksi pembelian yang dilakukan 14 CREDITLIMIT Limit Kartu Kredit untuk pemegang kartu 15 PAYMENTS Jumlah Pembayaran yang dilakukan oleh pengguna 16 MINIMUM_PAY MENTS Jumlah minimum pembayaran yang dilakukan pengguna 17 PRCFULLPAYM ENT Persentase pembayaran penuh yang dibayarkan pengguna 18 TENURE Jangka waktu layanan kartu kredit untuk pengguna

## B. Data Preprocessing
Data kartu kredit yang telah diperoleh kemudian dilakukan data  preprocessing.  Pada  tahap  preprocessing  dilakukan penyiapan  dokumen  mentah  menjadi  dokumen  atau representatif  dokumen  yang  siap  untuk  diproses  untuk langkah  selanjutnya  [5].  Dalam  data  preprocessing  terdapat beberapa tahapan kerja, data yang digunakan pada penelitian ini  perlu  dilakukan  beberapa  tahap  kerja  preprocessing berikut pada gambar 1.
Tahap preprocessing pertama yang dilakukan pada dataset kartu  kredit  adalah  reduction.  Data  reduction  adalah  suatu proses yang dilakukan untuk  menghapus data pada attribute yang  kurang  dominan  sehingga  data  dapat  dikurangi,  tetapi tetap  menghasilkan  data  yang  akurat  [6].  Dikarenakan keterbatasan  hardware  untuk  menjalankan  iterasi  pada beberapa metode, data yang dipilih adalah data dimulai pada baris  pertama  hingga  baris  ke-4475  atau  setengah  dari keseluruhan dataset kartu kredit.
Tahap  berikutnya  setelah  didapatkan  jumlah  data  yang sesuai  adalah  data  cleaning.  Cleaning  adalah  proses menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  relevan  atau inkonsisten  disebut  pembersihan  data  [7].  Dalam  data  yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 151 value pada field “Minimum_Payments”  yang  tidak  memiliki  nilai.  Sejumlah value  tidak  bernilai  tersebut  diisi  dengan  metode  mean. Metode mean dalam mengisi value yang tidak memiliki nilai menggunakan persamaan (1).
𝑥¯ = 𝛴𝑥𝑖 𝑛 ……………………………(1) Keterangan: x̄ = nilai rata-rata xi = nilai data ke-i n = banyaknya data

## Gambar 1. Flowchart data preprocessing
Tahap  kerja  data  preprocessing  terakhir  yang  dilakukan pada  data  penelitian  ini  adalah  data  transformation.  Pada tahap  ini  akan  dilakukan  normalisasi  data,  normalisasi merupakan proses dimana sebuah atribut numerik dirubah ke dalam  skala  yang  ditentukan  dengan  jangakauan  yang  lebih kecil  misalnya  -1.0  sampai  1.0,  atau  0.0  sampai  1.0  [8]. Normalisasi data diaplikasikan pada data kartu kredit dalam penelitian  ini  menggunakan  teknik  statistika  “Z-Score Normalization” dengan persamaan (2).
𝑍 = (𝑥−𝜇) 𝜎 ……………………………(1) Keterangan: Z = z-score x = nilai yang diuji μ = rata-rata
σ = standar deviasi

## C. Pemodelan
Proses  pemodelan  dari  metode  clustering  data  mining dalam penelitian ini menggunakan bantuan software KNIME. KNIME  merupakan  software  yang  memuat  tools  dalam mempelajari visualisasi data,  machine learning, data  mining dan  sebagainya  [9].  Dalam  software  KNIME  metode clustering  dapat  dimodelkan  dalam  berbagai  konfigurasi menggunakan  node-node  yang  disediakan  dalam  dashboard software  [10].  Setiap  node  memiliki  berbagai  macam kegunaan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  Salah  satu  node utama  adalah  input  yang  berguna  untuk  memasukan  dataset yang akan dimodelkan. Terdapat berbagai varian inputan dari csv serta input file reader untuk file secara umum.
Dalam pemodelan clustering, node yang dibutuhkan adalah file  reader  untuk  membaca  inputan  dataset.  Kemudian terdapat  node  missing  value  yang  berfungsi  untuk menambahkan  data  pada  dataset  yang  kosong  datanya. Selanjutnya  terdapat  node-node  clustering  mulai  dari hierarchical,  K-Means,  DBSCAN  yang  berfungsi  untuk mengolah  data  dengan  metode-metode  yang  digunakan. Untuk  memvisualisasikan  datanya  digunakan  node  scatter plot untuk melihat hasil sebaran data dari hasil olahan metode clustering.

## 1)  Hierarchical Clustering
Hierarchical  clustering  merupakan  metode  analisis kelompok yang berusaha untuk membangun sebuah hierarki kelompok [11]. Mengelompokkan dua atau lebih objek yang memiliki nilai kemiripan yang paling dekat merupakan salah satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  clustering  [12]. Setiap  data  dengan  kemiripan  akan  memiliki  hubungan hierarki dekat yang berakibat pada pembentukan cluster data. Bagan  hierarki  akan  terus  berbentuk  hingga  data  saling terhubung dalam bagan hierarki secara keseluruhan [13].
Hierarchical  clustering  memiliki  beberapa  metode  yang dapat  digunakan,  diantaranya:  Average  Linkage;  Single Linkage; dan Complete  Linkage Methods. Dalam penelitian ini  metode  average  linkage  atau  juga  disebut  group  average (GA)  digunakan.  Dalam  metode  group  avarage,  pencarian pasangan  ditentukan  dengan  melihat  rerata  setiap  nilai observasinya [14]. Perhitungan  metode group average dapat diaplikasikan menggunakan persamaan (3) [15].
𝑑 (𝐴𝐵)𝐶 = 𝛴𝑖𝛴𝑗𝑑𝑖𝑗 𝑁𝐴𝐵𝑁𝐶 ……………………………(3)
Keterangan: dij = jarak antar objek i dalam cluster (AB) dan objek j dalam cluster C. NAB = jumlah item pada cluster AB NC = jumlah item pada cluster C
Untuk visualisasi data hasil metode hierarchical clustering digunakan  dendrogram  yang  didapat  dari  similarity  matrix. Similarity  matrix  berisi  tingkat  kemiripan  antar  data  yang diperoleh berdasarkan perhitungan jarak. Terdapat beberapa metode  untuk  menghitung  jarak  seperti  manhattan  distance, euclidean  distance,  mahalanobis  distance  dan  sebagainya [16].  Penelitian  ini  menggunakan  manhattan  distanceyang dapat dihitung menggunakan persamaan (4) [15].
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ∨ 𝑛 𝑖=1 ………………………(4)
Keterangan: d = jarak antara x dan y x = data pusat cluster y = data pada atribut n = jumlah data i = setiap data xi = data pada pusat cluster ke i yi = data pada setiap datai ke i
e-ISSN: 2548-6861
Comparison of Hierarchical, K-Means and DBSCAN Clustering Methods for Credit Card Customer Segmentation Analysis Based on Expenditure Level (Hafid Ramadhan, et al.)
249 2)  K-Means Clustering K-Means Clustering adalah
metode untuk mengelompokkan  kumpulan  objek  sesuai  atribut  yang  sama ke  dalam  beberapa  grup.  Ini  menjelaskan  suatu  cluster  oleh massa  yang  mewakili  mean  dari  cluster.  Pemodelan  model clustering K-Means pada KNIME dimulai dengan node Row Filter  untuk  mereduksi  data,  setelah  itu  menggunakan  node Normalizer untuk mentransformasi data, dilanjutkan dengan node  K-Means  untuk  melakukan  perhitungan  persamaan  K- Means.  Setelah  menggunakan  node  K-Means,  digunakan serangkaian node (color manager, shape manager dan scatter plot)  untuk  menampilkan  dendrogram  hasil  clusteering  dan node  Silhouette  Coefficient  yang  digunakan  untuk mengetahui  nilai  performa  clustering.  Berikut  ini  rumus (persamaan 5) pengalokasian data ke cluster.
𝑎 𝑖𝑙 = { 1 0 𝑑 = 𝑚𝑖𝑛 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 {𝐷(𝑥 𝑖 , 𝐶 1 )}} ………………………(5)
Dimana  a_il  adalah  nilai  keanggotaan  titik  x_i  ke  pusat cluster  C_1,  d  adalah  jarak  terpendek  dari  data  x_i  ke  K cluster setelah dibandingkan, dan C_1 centroid (pusat cluster) ke-l [17].

## 3)  DBSCAN Clustering
Metode  clustering  menggunakan  DBSCAN  adalah pengelompokan yang disempurnakan sebagai pengidentifikasian berbasis kepadatan dalam ruang fitur yang dipisahkan  oleh  kelmpok  dengan  kepadatan  rendah  [18]. Sehubungan  dengan  pengelompokan,  kepadatan  ditentukan oleh  kelompok  pengamatan  yang  berada  di  dalamnya  [19]. Beberapa sifat yang diinginkan dari pengelompokan berbasis kepadatan  termasuk  kemampuan  untuk  menangani  dan mengidentifikasi  niose,  menemukan  cluster  dengan  bentuk yang  berubah-ubah,  dan  penemuan  jumlah  cluster  secara otomatis [20].
Pada metode clustering DBSCAN dibutuhkan identifikasi numerical  distance  nilai  euclidean  pada  dataset.  Euclidean Distance  Matrix  (EDM)  merupakan  metode  atau  langkah umum  yang  digunakan  untuk  mengukur  jarak  antara  dua objek. Metode pengukuran ini sering dijumpai pada machine learning, jaringan sensor nirkabel dan masih banyak lagi [21]. EDM dapat dijabarkan dalam persamaan berikut.
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 ± +(𝑥 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2 ……………(6)
Setelah didapatkan nilai euclidean dari dataset selanjutnya adalah  masuk  perhitungan  metode  clustering  DBSCAN. Untuk  metode  dan  langkah  perhitungan  nya  adalah menentukan  epsilon  serta  min  poin  lalu  dimasukan  dalam persamaan jarak euclidean.
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑎 − 𝑥 𝑗𝑎 ) 2 𝑝 𝑎 ……………………………...(7)
Dimana  x_ia  adalah  sebuah  variabel  ke  -  a  dari  obyek i(i=1,…,n;a=1,...,p) lalu d_ij  merupakan value dari euclidean distance [22].

## D. Evaluasi
Setelah beberapa metode clustering yang dilakukan, perlu tahapan  untuk  menilai  performa  hasil  jumlah  cluster  dan metode mana yang terbaik. Tahap tersebut merupakan tahap evaluasi,  secara  garis  besar  dapat  dikatakan  bahwa  evaluasi merupakan  pemberian  nilai  terhadap  kualitas  sesuatu  [23]. Untuk  mendapatkan  nominal  yang  menjadi  nilai  untuk menentukan  jumlah  cluster  dan  metode  yang  terbaik, digunakan metode silhouette coefficient.
Silhouette coefficient adalah metode evaluasi cluster yang merupakan penggabungan metode cohessian dan separation. Cohessian  diukur  dengan  melakukan  perhitungan  seluruh objek  yang  ada  pada  sebuah  cluster  dan  separation  diukur dengan  melakukan  perhitungan  jarak  rata-rata  dari  setiap objek  pada  sebuah  cluster  dengan  cluster  terdekatnya  [24]. Silhouette  coefficient  didapatkan  dengan  menggunakan rumus persamaan (8).
𝑆(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖)
𝑚𝑎𝑥⁡(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) ⁡ ………………………..(8)
Keterangan: Si = silhouette coefficient ai = nilai rata-rata objek bi = nilai minimum rata-rata jarak objek [25]

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pemodelan  ketiga  metode  clustering  dimulai  hierarchical clustering,  K-Means  hingga  DBSCAN  dilakukan  dengan software knime. Masing-masing metode memiliki workflow dengan  node  berbeda  sesuai  dengan  fungsinya.  Pemodelan dibagi  menjadi  tiga  fase  yakni  data  preprocessing,  metode clustering,  dan  visualisasi  data/evaluasi.  Pemodelan  metode clustering dipaparkan pada gambar 2.
250
Fase data preprocessing menggunakan node dimulai CSV reader kemudian row filter, missing Value, normalizer. Fase metode  clustering  hierarchical  dibagi  menjadi  dua  untuk menampilkan  dendrogram  dan  menentukan  jumlah  cluster. Dalam  menampilkan  dendogram  diperlukan  node  distance matrix  calculate,  hierarchical  clustering  (distmatrix)  dan hierarchical  cluster  view.  Dendrogram  hasil  hierarchical clustering dilampirkan pada gambar 3.
Gambar 3. Dendrogram hierarchical clustering data kartu kredit
Dendrogram hierarchical clustering data kartu kredit pada gambar  3  menunjukan  anggota  cluster  dan  jarak  kombinasi cluster.  Anggota  cluster  berada  pada  sumbu  x  dan  jarak kombinasi  cluster  diskalakan  pada  sumbu  y.  Untuk mengetahui  anggota  cluster  mana  yang  akan  terbentuk ditentukan  dengan  jumlah  clade  terhitung  dari  atas dendogram. Misal apabila dibentuk 2 cluster, maka cluster 1 adalah  turunan  dari  clade  terdekat  sumbu  0  dan  cluster  2 adalah turunan dari clade setara yang lain.
Untuk  menentukan  jumlah  cluster  digunakan  node hierarchical  clustering.  Pengujian  hierarchical  clustering dilakukan  sebanyak  lima  kali  dengan  menentukan  jumlah cluster  mulai  dari  dua  hingga  enam  cluster.  Untuk mendapatkan  nilai  performa  dari  setiap  cluster  digunakan node  silhouette  coefficient,  didapatkan  hasil  pada  tabel  3 berikut  dimana  nilai  rata-rata  keseluruhan  silhouette coefficient terbaik dengan 2 cluster.
TABEL 3 H ASIL S ILHOUETTE C OEFFICIENT H IERARCHICAL C LUSTERING Jumlah Cluster Overall Mean Silhouette Clustering 2 0.82322 3 0.82267 4 0.74542 5 0.67362 6 0.67267
Fase metode clustering untuk K-Means diperlukan node K- Means  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan  dibuat. Pengujian clustering K-Means dilakukan sebanyak lima kali dengan beberapa jumlah cluster yang sama dengan pengujian silhouette  coefficient.  Dengan  node  silhouette  coefficient didapatkan  nilai  nilai  rata-rata  keseluruhan  silhouette coefficient yang dipaparkan pada tabel 4.
TABEL 4 H ASIL S ILHOUETTE C OEFFICIENT K-M EANS Jumlah Cluster Overall Mean Silhouette Clustering 2 0.21814 3 0.23577 4 0.20792 5 0.17692 6 0.17442
Pada  tabel  4  ditunjukan  hasil  performa  terbaik  metode clustering  K-Means  ada  pada  jumlah  cluster  3.  Untuk visualisasi  data  pada  metode  K-Means  digunakan  tiga  node dimulai dari color manager, shape manager dan scatter plot. Pada  scatter  plot  hasil  clustering  K-Means  sumbu  x  dan  y adalah  jarak  antar  objek  pada  dua  dimensi.  Scatter  plot clustering  K-Means  dengan  jumlah  cluster  3  digambarkan pada gambar 4.
Gambar 4. Scatter plot clustering K-Means data kartu kredit
Pemodelan  model  clustering  metode  DBSCAN  pada KNIME  dimulai  dengan  setelah  node  “normalizer” menggunakan  node  “numeric  distance”  yang  menghasilkan nilai euclidean sebagai input node berikutnya.Node DBSCAN berfungsi untuk menjalankan metode DBSCAN berdasarkan input  nilai  euclidean.Kemudian  data  hasil  node  DBSCAN dapat  divisualisasikan  menggunakan  node  color  manager untuk memberi warna lalu ditampilkan pada node scatter plot. Selanjutnya  untuk  melakukan  validasi  digunakan  node “silhouette  coefficient”  untuk  validasi  dari  metode DBSCAN.Setelah  node  DBSCAN  kemudian  dihubungkan dengan node entropy scorer yang nantinya akan menampilkan tabel quality.Output dari node “silhouette coefficient” berupa nilai  overall  mean  silhouette  coefficient    yang  tertera  pada tabel 5.
TABEL 5
H ASIL S ILHOUETTE C OEFFICIENT D BSCAN Jumlah Cluster Overall Mean Silhouette Clustering 2 0. 56872 3 0. 34098 4 0. 12541 5 0. 02379 6 0. 01268
Setelah  mendapatkan  hasil  pengujian  dari  ketiga  metode dengan  beberapa  jumlah  cluster,  dilakukan  perbandingan hasil. Hasil overall mean silhouette coefficient ketiga metode
Comparison of Hierarchical, K-Means and DBSCAN Clustering Methods for Credit Card Customer Segmentation Analysis Based on Expenditure Level (Hafid Ramadhan, et al.)
dibandingkan  dan  dipilih  metode  mana  dan  berapa  jumlah cluster  yang  memiliki  performa  terbaik.  Berikut  merupakan tabel 6 hasil silhouette coefficient ketiga metode.
TABEL 6
H ASIL S ILHOUETTE C OEFFICIENT K-M EANS Metode Clusterning Overall Mean Silhouette Clustering 2 Cluster  3 Cluster  4 Cluster  5 Cluster  6 Cluster Hierarchical Clustering 0.82322 0.82267 0.74542 0.67362 0.67267 K-Means Clustering 0.21814 0.23577 0.20792 0.17692 0.17442 DBSCAN Clustering 0. 56872 0. 34098 0. 12541 0. 02379 0. 01268
Tabel  6  hasil  rata-rata  keseluruhan  silhouette  coefficient ketiga  metode  menunjukkan  bahwa  metode  hierarchical clustering memiliki rata-rata relatif lebih tinggi dibanding dua metode  lainnya.  Metode  K-Means  memiliki  rata-rata  nilai lebih  rendah  dibandingkan  dengan  dua  metode  lainnya. Secara  keseluruhan  jumlah  cluster  dengan  nilai  rata-rata tinggi  ada  pada  dua  dan  tiga  cluster.  Dari  nilai  rata-rata didapatkan bahwa metode hierarchical clustering.

## IV. K ESIMPULAN
Telah  dilakukan  percobaan  untuk  analisa  segmentasi pelanggan  kartu  kredit  berdasarkan  tingkat  pengeluaran melalui perbandingan ketiga metode yaitu metode Clustering Hierarchical, K-Means dan DBSCAN. Setelah membandingkan  ketiga  metode  yang  memiliki  fungsi  untuk menentukan  hasil  yang  efektif  terhadap  skenario  pengguna kartu  kredit.  Diketahui  bahwa  berdasarkan  silhouette  score metode  terbaik  adalah  Hierarchical  dua  cluster  dengan  nilai silhouette  score  sebesar  0.82322.  Jadi  dapat  disarankan  dua strategi  untuk  dua  segmen  pelanggan.  Dengan  begitu perusahaan  kartu  kredit  dapat  membuat  strategi  yang  lebih baik  untuk  pengguna  atau  pelanggan  kartu  kredit kedepannya..

## D AFTAR P USTAKA
[1] D.  S.  Kristianti,  “Kartu  Kredit  Syariah  Dan  Perilaku  Konsumtif Masyarakat,” AHKAM J. Ilmu Syariah, vol. 14, no. 2, Jul 2014, doi: 10.15408/ajis.v14i2.1287.
[2] S.  Widi,  “Jumlah  Kartu  Kredit  Beredar  Capai  16,58  Juta  pada  Juni
2022,” Dataindonesia.id, 30 Agustus 2022.
https://dataindonesia.id/digital/detail/jumlah-kartu-kredit-beredar- capai-1658-juta-pada-juni-2022 (diakses 26 Desember 2022).
[3] F.  D.  S.  Alhamdani,  A.  A.  Dianti,  dan  Y.  Azhar,  “Segmentasi Pelanggan  Berdasarkan  Perilaku  Penggunaan  Kartu  Kredit Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JISKA J. Inform. Sunan Kalijaga,  vol.  6,  no.  2,  Art.  no.  2,  Mei  2021,  doi: 10.14421/jiska.2021.6.2.70-77.
[4] A.  Bhasin,  “Credit  Card  Dataset  for  Clustering,”  2017. https://www.kaggle.com/datasets/arjunbhasin2013/ccdata  (diakses  5 Desember 2022).
[5] B. Zaman dan E. Winarko, “Analisis Fitur Kalimat untuk Peringkas Teks Otomatis pada Bahasa Indonesia,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst. 5, vol. 2, hlm. 60–68, 2011.
[6] G.  A.  Sandag,  J.  Leopold,  dan  V.  F.  Ong,  “Klasifikasi  Malicious Websites  Menggunakan  Algoritma  K-NN  Berdasarkan  Application
Layers dan Network Characteristics,” CogITo Smart J., vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jun 2018, doi: 10.31154/cogito.v4i1.100.37-45.
[7] R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa, vol. 3, no. 1, hlm. 89, Jun 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[8] H. Junaedi, H. Budianto, dan I. Maryati, “Data Transformation Pada Data Mining,” hlm. 7, 2011.
[9] S. Beisken, T. Meinl, B. Wiswedel, L. F. de Figueiredo, M. Berthold, dan C. Steinbeck, “KNIME-CDK: Workflow-driven cheminformatics,” BMC Bioinformatics, vol. 14, no. 1, hlm. 257, Agu 2013, doi: 10.1186/1471-2105-14-257.
[10] A. J. Jara, D. Genoud, dan Y. Bocchi, “Big data for smart cities with KNIME  a  real  experience  in  the  SmartSantander  testbed,”  Softw. Pract.  Exp.,  vol.  45,  no.  8,  hlm.  1145–1160,  2015,  doi: 10.1002/spe.2274.
[11] L.  Rahmawati,  S.  W.  Sihwi,  dan  E.  Suryani,  “Analisa  Clustering Menggunakan  Metode  K-Means  Dan  Hierarchical  Clustering  (Studi Kasus : Dokumen Skripsi Jurusan Kimia, FMIPA, Universitas Sebelas Maret),” ITSMART J. Teknol. Dan Inf., vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Agu 2016, doi: 10.20961/itsmart.v3i2.654.
[12] A.  Muhidin,  “Analisa  Metode  Hierarchical  Clustering  Dan  K-Mean Dengan Model Lrfmp Pada Segmentasi Pelanggan,” J. SIGMA, vol. 8, no. 3, Art. no. 3, Sep 2017, doi: 10.37366/sigma.v8i3.134.
[13] T.  Alfina,  B.  Santosa,  dan  J.  A.  R.  Hakim,  “Analisa  Perbandingan Metode  Hierarchical  Clustering,  K-means  dan  Gabungan  Keduanya dalam  Cluster  Data  (Studi  kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan Teknik Industri ITS),” vol. 1, 2012.
[14] N.  K.  Zuhal,  “Study  Comparison  K-Means  Clustering  Dengan Algoritma Hierarchical Clustering: AHC, K-Means Clustering, Study Comparison,” STAINS Semin. Nas. Teknol. SAINS, vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Feb 2022.
[15] W. Widyawati, W. L. Y. Saptomo, dan Y. R. W. Utami, “Penerapan
Agglomerative Hierarchical Clustering Untuk Segmentasi Pelanggan,”  J.  Ilm.  SINUS,  vol.  18,  no.  1,  hlm.  75,  Jan  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i1.448.
[16] K.  Latifah,  “Kombinasi  Algorithma K-NN  dan  Manhattan  Distance untuk Menentukan Pemenang Lelang,” J. Inform. Upgris, vol. 1, no. 1 Juni, Art. no. 1 Juni, 2015, doi: 10.26877/jiu.v1i1.
[17] W. M. P. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform., vol. 15, no. 2, 2015.
[18] A. Bryant dan K. Cios, “RNN-DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm Using Reverse Nearest Neighbor Density Estimates,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 30, no. 6, hlm. 1109–1121, Jun 2018, doi: 10.1109/TKDE.2017.2787640.
[19] J. Shen, X. Hao, Z. Liang, Y. Liu, W. Wang, dan L. Shao, “Real-Time Superpixel Segmentation by DBSCAN Clustering Algorithm,” IEEE Trans. Image Process., vol. 25, no. 12, hlm. 5933–5942, Des 2016, doi: 10.1109/TIP.2016.2616302.
[20] J.  Hou,  H.  Gao,  dan  X.  Li,  “DSets-DBSCAN:  A  Parameter-Free Clustering  Algorithm,”  IEEE  Trans. Image  Process.,  vol.  25,  no. 7, hlm. 3182–3193, Jul 2016, doi: 10.1109/TIP.2016.2559803.
[21] M.  I.  P.  Eriansya  dan M.  Syafrullah,  “Implementasi  Algoritma  ST- DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  Pulau  Jawa  Tahun  2014- 2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik,” SKANIKA, vol. 1, no. 3, Art. no. 3, Jul 2018.
[22] R. Adha, N. Nurhaliza, U. Sholeha, dan M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia,” SITEKIN J. Sains Teknol. Dan Ind., vol. 18, no. 2, Art. no. 2, Jun 2021, doi: 10.24014/sitekin.v18i2.12469.
[23] N. Purwanto, Ilmu Pendidikan Teoritis dan Praktis. Bandung: Remaja Karya, 2002.
[24] E.  Rendón,  I.  Abundez,  A.  Arizmendi,  dan  E. M.  Quiroz,  “Internal versus External cluster validation indexes,” vol. 5, no. 1, 2011.
[25] R.  Hidayati,  A.  Zubair,  A.  H.  Pratama,  dan  L.  Indana,  “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com,  vol.  20,  no.  2,  Art.  no.  2,  Mei  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i2.4556.