PENENTUAN STRATEGI MARKETING MENGGUNAKAN ALGORITMA K MEANS (studi kasus : PT. BPR Pondasi Niaga Perdana cabang Bekasi) - Muchtar, Fira Rizkya; Muhyidin, Yusuf; Muttaqin, Muhammad Rafi (Jurnal Teknologi Sistem Informasi, 2022)
Bank Perkreditan Rakyat (BPR) adalah salah satu Lembaga keuangan yang ada di Indonesia yang memiliki peranan penting bagi kelangsungan perekonomian Indonesia. Persaingan antar bank dan dampak pandemic covid 19 membuat masyarakat Bekasi lebih memilih meminjam koperasi yang memiliki bunga besar. Untuk dapat memberikan jasa dan minat kepada nasabah, bank juga perlu mengumpulkan dan mengolah informasi mengenai nasabah, informasi nasabah adalah kunci yang penting dalam menjalankan stategi bisnis atau bisnis perbankan. Data mining merupakan dalah satu proses pengumpulan, pengolahan, dan penyajian informasi nasabah yang dapat digunakan oleh pihak marketing sebagai strategi yang akan dipakai untuk bersaing dengan pihak lain yang bergerak dalam bidang yang sejenis. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode pengelompokan data debitur kredit dengan mengimplementasikan algoritma K-Means menggunakan alat Rapidminer. Atribut yang digunakan jenis penggunaan, sumber dana pelunasan, tenor, kualitas, jumlah hari tunggakan, nominal tunggakan, plafon. Kata kunci: Data Mining, Clustering, Bank, K-Means