Penerapan Data Mining Clustering Dalam Menentukan Tingkat Pembelian Kredit Tertinggi Algoritma K-Means dan K-Medoids - Dhitta Yusup; Amril Siregar; Santi Lestari (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2023)
— Pembelian kendaraan bermotor makin meningkat tiap tahunnya dikarenakan kebutuhan masyarakat akan transportasi, berniaga, sekolah dan menunjang pekerjaan. Namun bagi sebagian orang membeli kendaraan secara tunai adalah suatu hal yang sulit maka dari itu sebagian orang memilih membeli kendaraan secara kredit agar bisa memakainya terlebih dahulu dan membayarnya di kemudian hari. Pembelian kredit memiliki beberapa ketentuan dan perjanjian yang tertuang di akta jaminan fidusia dan tentunya harus disepakati oleh kedua belah pihak. Jumlah pembelian kredit di beberapa pasti berbeda. Untuk mengetahui daerah mana saja dengan pembelian kredit tertinggi diperlukan data mining untuk mengelompokan daerah pembelian kredit tinggi, daerah pembelian kredit sedang dan daerah pembelia kredit rendah. Data terdiri dari 7 daerah dan 1.770 akta yang diolah menggunakan algoritma kmeans dan k-medoids sebagai pembanding. Perhitungan akan dilakukan menggunaka dua cara yaitu perhitungan manual danperhitungan menggunakan python. Evaluasi menggunakan metode silhouette coefficient dan di dapatkan hasil tingkat akurasi k-means lebih besar dari algoritma k-medoids.