Analisis Pola Pinjaman Anggota Koperasi Menggunakan Metode K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.29407/11a5pw45Keywords:
Clustering, K-Means, Koperasi, SegmentasiAbstract
Koperasi Simpan Pinjam (KSP) Sri Hadi Dharma merupakan lembaga keuangan mikro yang melayani pembiayaan anggota dengan karakteristik peminjam yang beragam, sehingga diperlukan mekanisme penilaian risiko kredit yang lebih objektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi anggota berdasarkan karakteristik pinjaman guna mengidentifikasi kelompok risiko kredit menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan meliputi besar pinjaman, besar angsuran, tenor, dan status pekerjaan. Tahapan penelitian mencakup preprocessing data (normalisasi dan encoding), pemilihan jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow dan Davies Bouldin Index, serta analisis karakteristik tiap cluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan tiga cluster memberikan pemisahan terbaik, dengan komposisi 55% anggota berada pada kategori Normal, 44,9% Tidak Berisiko, dan 0,1% Berisiko. Analisis karakteristik cluster memperlihatkan bahwa besar pinjaman, besar angsuran, serta distribusi pekerjaan menjadi variabel yang paling berpengaruh dalam pembentukan kelompok risiko, sementara tenor tidak memberikan kontribusi signifikan. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan klasterisasi dapat membantu koperasi dalam memahami pola risiko anggotanya dan memberikan dasar bagi pengembangan sistem pendukung keputusan kredit yang lebih akurat.
Downloads
References
[1] F. F. ,. R. Nuril Ahsina, "CUSTOMER SEGMENTATION ANALYSIS BASED ON CREDIT USING K-MEANS CLUSTERING," JITTER, vol. 8, 2022.
[2] H. H. M. Rahmat Hasibuan Budiansyah, "Penerapan Data Mining Clustering Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala," J-SISKO TECH EDISI JANUARI, vol. 5, 2022.
[3] P. A. Rizki Hesananda, "Customer Segmentation of Cash Management System Using K-Means Clustering," Journal of Applied Research In Computer Science and Information Systems (JARCIS), vol. 2, 2024.
[4] M. R. A. K. ,. A. N. ,. R. Hafid Ramadhan, "Comparison of Hierarchical, K-Means and DBSCAN Clustering Methods for Credit Card Customer Segmentation Analysis Based on Expenditure Level," JAIC, vol. 07, 2023.
[5] G. W. ,. T. W. Dudi Irawan, "Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Segmentasi Nasabah Bank.," BIOS : Jurnal Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer, vol. 06, 2025.
[6] M. S. R. Muharram Alfarisi, "IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGIDENTIFIKASI CALON NASABAH POTENSIAL PADA LEMBAGA KEUANGAN KECIL DAN MENENGAH," Journal of Science and Social Research, 2025.
[7] F. S. I. S. Wilsen Grivin Mokodaser, "Unveiling Banking Customer Pattern Through K-Means and DBSCAN Cluster Evaluation," CogITo Smart Journal, vol. 11, 2025.
[8] N. Widyaningrum, SEGMENTASI NASABAH BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALISASI DINAMIS DENGAN STREAMLIT, Universitas PGRI Semarang, 2024.
[9] V. I. ,. K. Adelita Syaharani, "ANALISIS CLUSTERING SEGMENTASI PELANGGAN PADA CV PRIMA JAYA UTAMA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS," JATI, vol. 9, 2025.
[10] M. S. H. Putri Khairani Ritonga, "Analisis Perbandingan Silhouette dengan Elbow pada Algoritma K-Means dan DBSCAN," METIK Jurnal, vol. 9, 2025.
[11] S. F. F. ,. S. Satria Ardi Perdana, "ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING STUDI KASUS APLIKASI ALFAGIFT," vol. 26, 2022.
[12] F. E. N. S. Rifal Bayu Ardi, "ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN," INFOTECH Jurnal, vol. 9, 2023.
[13] G. G. Dodi Alexsander Manalu, "IMPLEMENTASI METODE DATA MINING K-MEANS CLUSTERING TERHADAP," INFOTECH:TECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION, 2022.
[14] M. R. ,. A. Maulana Rumi Irwan Balo, "Customer Segmentation Using the K-Means Algorithm for Marketing Strategy Design: Case Study at the Icon Yasika Makassar," International Journal of Innovative Science and Research Technology , vol. 10, 2025.
[15] I. I. K. D. T. A. Y. Nurlatifa, "IMPLEMENTASI METODE ELBOW UNTUK MENENTUKAN JUMLAH CLUSTER OPTIMAL PADA ALGORITMA K-MEANS," 2024.
[16] G. W. ,. T. W. Dudi Irawan, "Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Segmentasi Nasabah Bank," vol. 6, 2025.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Nisaa' Husnia Yahya, Jihan Martha, Resty Wulanningrum
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
