KLASTERISASI PINJAMAN NASABAH KOPERASI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS: STUDI KASUS : CV ARYA GUNA USAHA - Ordano Tamba, Yogi; Ekawati, Nia (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
perekonomian tradisional telah mendukung masyarakat selama bertahun-tahun, tekanan akibat pertumbuhan populasi, perubahan iklim, dan dinamika pasar yang terus berubah telah memaksa dilakukannya penilaian ulang terhadap pendekatan ekonomi yang digunakan. Namun yang menjadi fokus permasalahan masyarakat untuk memulai sektor pertanian di pedesaan yaitu modal yang cepat dan tepat. Terkait permasalahan, maka berdirilah suatu organisasi koperasi, yang merupakan elemen penting dalam perekonomian Indonesia, sehingga aktivitas koperasi berperan dalam mencapai kesejahteraan ekonomi, baik bagi para anggotanya maupun bagi masyarakat di sekitarnya, Koperasi CV Arya Guna Usaha Pinjaman yang di tawarkan memiliki bunga 5% dengan batas minimum di bawah 10 Juta dan jangka waktu pinjaman selama 10 minggu. Sistem pembayaran dilakukan secara mingguan, dan koperasi mencari nasabah yang bergerak dalam usaha seperti warung, pedagang, home industry, dan sejenisnya. Dan di temukannya lah masalah kerugian atas pemilihan nasabah untuk di layakan dalam peminjaman selanjutnya dengan data yang yang besar dan pengerjaan secara manual, mengakibatkan terjadinya kerugian dalam penutupan buku selama sebulan sekali, dalam permasalahan itu di ajukan sebuah solusi dengan pengelolaan data nasabah koperasi dengan memanfaatkan data mining untuk memudahkan dalam penentuan pengolahan data, menggunakan algoritma k-means untuk kelayakan penerimaan peminjaman selanjutnya. Metode yang menjadi acuan terdiri dari 9 (Sembilan) tahapan yaitu, menentukan masalah, menentukan tujuan dan ruang lingkup, mencari literatur, pengumpulan data, metode yang digunakan, proses dan hasil penelitian, analisis, penarikan kesimpulanData yang sudah didapatkan ditahap ini akan di preparasi atau cleaning data. Data akan di olah kembali untuk menghilangkan data yang kurang penting dalam proses pengolahan data nantinya, dan di dapatkan 5 atrribut data yaitu, nama nasasbah, berkeluarga, pinjaman-ke, pinjaman pokok, jumlah tunggakan Sangat lancar (SL) Lancar (L), Tidak lancar (L). Dengan menggunakan algoritma k-means didapatkan hasil cluster sebanyak 4, yaitu jumlah cluster 0 terdapat 48 data, cluster 1 terdapat 33 data, cluster 2 terdapat 16 data, dan cluster 3 terdapat 17 data dengan total sebanyak 114 data.Kesimpulan dari penilitian ini adalah penerapan algoritma k-means menggunakan perangkat lunak rapidminer untuk klasterisasi data nasabah koperasi dan meminimalisir kerugian CV.Arya guna usaha kepada penerima pinjaman selanjutnya, dan menentukan layak atau tidaknya nasabah untuk pinjaman selanjutnya dengan ketentuan sangat lancer, lancer, tidak lancar. Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi dan membandingkan algoritma klasterisasi lainnya, untuk melihat apakah algoritma tersebut dapat memberikan hasil yang lebih akurat atau memberikan perspektif baru dalam menentukan kelayakan nasabah.