Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan K-Means - Ida Wahyuni; Yudha Alif Auliya; Asyrofa Rahmi; Wayan Firdaus Mahmudy (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 2016)
Setiap Bank memiliki layanan dalam meminjamkan modal kepada suatu perusahaan. Namun nominal pinjaman modal tidaklah sedikit. Sehingga untuk mencegah pengembalian modal dapat dilakukan dengan lancar, diperlukan clustering perusahaan berdasarkan analisa likuiditas. Pada penelitian ini, clustering dilakukan menggunakan hybrid Particle Swarm Optimization dengan K-Means (PSO-KMeans). Metode hybrid tersebut digunakan untuk mendapatkan hasil cluster yang tidak terjebak dalam solusi optimum lokal. Hasil yang diperoleh dari hybrid PSO K-Means menunjukkan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan menggunakan algoritma K-Means tanpa hybrid. Hal ini dibuktikan dengan perolehan centroid terbaik yang ditunjukkan dengan nilai Silhouette Coefficient yang diperoleh hybrid PSO K-Means lebih baik dibandingkan K-Means.