Pengelompokan Transaksi Pelanggan Kartu Kredit Menggunakan Algoritma Clustering K-Means - Ary Nugroho, Bambang; Dyah Irawati, Indrarini; Lionel Saonard, Aldo (eProceedings of Applied Science, 2023)
Abstrak—Kartu kredit adalah salahsatu layanan yang terdapat di bank, hal ini menjadikan sebagai peluang dan tantangan bagi bank, seiring bertambahnya data maka semakin sulit juga bagaimana mendapatkan informasi yang bisa berguna, maka pengolahan data pelanggan akan sangat berguna untuk informasi strategi bisnis. Panelitian ini bertujuan untuk mengelompokan pelanggan kartu kredit berdasarkan perilaku penggunaan kartu kreditnya dengan menggunakan algoritma Kmeans. Sedangkan proses evaluasi dan penentuan jumlah cluster menggunakan sillhoette index dan elbow method, kemudian PCA akan di terapkan dalam proses reduksi dimensi. Berdasarkan hasil percobaan, diperoleh jumlah cluster terbaik adalah 2 cluster dengan silhouette score tertinggi. Dari 8950 pelanggan, data tersebut terbagi ke dalam cluster 0 dan cluster 1Kata kunci— K-Means, Principal Component Analysis, Cluster,silhouette score, elbow method