Customer Segmentation berdasarkan Usia, Jumlah Kredit dan Lama Kredit Nasabah di Bank XYZ menggunakan Model K-Means Clustering - Moch Rizky Wijaya; Gigih Satriyo Wibowo (Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung, 2021)
Pelanggan internet banking tumbuh sangat cepat. Segmentasi nasabah dapat diterapkan berdasarkan data internet banking. Clustering adalah teknik data mining tanpa pengawasan yang dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan. Penelitian ini membangun model clustering pada data profil nasabah bank berdasarkan data kredit sehinagga didapatkan segemntasi nasabah yang nantinya digunakan sebagai landasan keputusan untuk melakukan startegi pemasaran. Metode clustering menggunakan metode K-Means dengan validasi cluster menggunakan metode Silhouette coefficient. Berdasarkan Silhouette coefficient didapatkan nilai terbaik untuk 3 cluster yaitu cluster 0, 1, dan 2. Hasil cluster dengan k-means terbagi menjadi 3 cluster yaitu cluster 0 – rata-rata jumlah kredit lebih rendah, durasi pendek, dan pelanggan usia tua, cluster 1 – rata-rata jumlah kredit tinggi, durasi panjang, dan pelanggan paruh baya atau usai pertengahan, dan cluster 2 - rata-rata jumlah kredit lebih rendah, durasi pendek, dan pelanggan usia muda. Hasil segementasi tersebut dapat dijadikan acuan untuk melakukan startegi pemasaran kedepan.