Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.341
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Riau Journal of Computer Science JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jutsi: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Teknisi Kreativitas Pada Pengabdian Masyarakat (Krepa) Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Ramadhan, Muhammad Sabir
Universitas Asahan
Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

 1 
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGIDENTIFIKASI CALON NASABAH POTENSIAL PADA LEMBAGA KEUANGAN KECIL DAN MENENGAH Alfarisi, Muharram; Ramadhan, Muhammad Sabir
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4094

Abstract

Abstract: This study aims to apply the K-Means clustering algorithm in clustering potential customers at the Dana Mutiara Savings and Loan Cooperative. This method is used to group customer data based on several criteria such as age, occupation, income, marital status, number of dependents, and asset ownership. The results of this clustering will facilitate the cooperative in assessing the eligibility of potential customers for loans and reducing the risk of non-performing loans. This study utilized customer data collected from January to February 2025, using the PHP programming language and MySQL database to build an adaptive information system. The clustering results identified three customer groups: potential, moderately potential, and less potential. The implementation of this system can enhance decision-making efficiency in credit approval processes at the cooperative. Keyword: K-Means; Clustering; Potential Customers; Cooperatives; Data Mining. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means clustering dalam mengklaster calon nasabah potensial di Koperasi Simpan Pinjam Dana Mutiara. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data nasabah berdasarkan beberapa kriteria seperti usia, pekerjaan, penghasilan, status perkawinan, jumlah tanggungan, dan kepemilikan aset. Hasil dari klasterisasi ini akan memudahkan pihak koperasi dalam menilai kelayakan calon nasabah untuk mendapatkan pinjaman, serta mengurangi risiko kredit macet. Penelitian ini menggunakan data nasabah yang diperoleh pada periode Januari hingga Februari 2025, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk membangun sistem informasi yang adaptif. Hasil klasterisasi menunjukkan tiga kelompok nasabah: potensial, cukup potensial, dan kurang potensial. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan pemberian kredit pada koperasi. Kata kunci: K-Means; Clustering; Calon Nasabah Potensial; Koperasi; Data Mining
Co-Authors Ada Udi Firmansyah Alfarisi, Muharram Arianto Chandra Asyahri Hadi Nasyuha Buyung Solihin Hasugian Ginting, Erika Fahmi Harmayani Khairil Anwar Marsono Marsono Masyuni Hutasuhut Muhammad Amin Muhammad Zikri Ramadhan Nizwardi Jalinus Refdinal, Refdinal Ricki Ananda Safrian Aswati Uswatun Hasanah Yohanni Syahra