Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Kombinasi K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Clustering Transaksi PPOB Berdasarkan Validitas Cluster Setiawan, Nanda; Fredi , Heru; Laia, Bualazatulo; Zagoto, Yiska Dayanti; Johan; Parapat, Andreas Jorghy; Negoro, Wahyu Saptha
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI) Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i3.839

Abstract

Perkembangan layanan Payment Point Online Bank (PPOB) telah mendorong peningkatan signifikan pada volume dan kompleksitas data transaksi digital yang dihasilkan. Algoritma K-Means merupakan salah satu metode clustering yang paling banyak digunakan karena kesederhanaan, efisiensi komputasi, dan kemampuannya dalam menangani data berskala besar. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan data transaksi PPOB secara optimal menggunakan kombinasi algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM) serta mengevaluasi kualitas cluster berdasarkan validitas cluster. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data transaksi Payment Point Online Bank (PPOB) periode Januari 2024 yang diolah menggunakan Google Colaboratory (Google Colab). Data tersimpan dalam format CSV dan berisi informasi transaksi yang dilakukan oleh berbagai loket PPOB dengan jumlah data: 498.853 data transaksi. Penerapan metode Fuzzy C-Means memberikan hasil yang lebih sesuai karena mampu merepresentasikan derajat keanggotaan ganda pada loket-loket yang berada di zona transisi antar cluster. Keberadaan zona transisi tersebut membuktikan bahwa pendekatan Fuzzy lebih tepat digunakan dalam konteks bisnis PPOB yang dinamis, di mana performa loket dapat berubah seiring waktu dan tidak selalu berada pada kategori yang bersifat mutlak.