PENGELOMPOKAN TRANSAKSI KARTU DEBIT PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Keywords:
Banking, Clustering, Data Mining, Debit Card Transactions, K-Means Algorithm
Abstract
One of bank customers' most widely used non-cash payment methods is making payments to merchants using debit cards. The data generated from these transactions can be utilized effectively by banks. This study analyzes customer spending habits through debit card transactions, employing a data mining technique called K-means clustering. By identifying patterns in customer transactions, the research aims to assist business units in developing targeted product strategies. The analysis determined that four clusters were optimal, resulting in a tightly grouped dataset with an average distance of 5.764 from the respective cluster centers. Grouping nominal transactions based on the date and time of the transaction can provide valuable insights for bank management when considering customer fund allocation.
References
Achir Ainun Yaumil, & Kusumaningrum Trias Madanika. (2021). Pengaruh penggunaan debit card, credit card, e-money, dan e-walletterhadap pengeluaran konsumsi mahasiswa. Jurnal Manajemen, 13, 554–568.
Ahmad Sabri, I. A., Man, M., Abu Bakar, W. A. W., & Mohd Rose, A. N. (2019). Web Data Extraction Approach for Deep Web using WEIDJ. Procedia Computer Science, 163, 417–426. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.124
Al Indiani, N., Santoso, K. A., Anggraeni, D., Matematika, J., Mipa, F., & Jember Jl Kalimantan, U. (2022). Penentuan Lokasi Atm Bank Syariah Indonesia Di Wilayah Jember Kota Menggunakan K-Means Clustering (Determining The Location of Bank Syariah Indonesia ATM In Jember County Using K-Means Clustering). Retrieved from https://magestic.unej.ac.id/
Ardhianto, A., Relawanto, B., & Wibowo, A. (2021). Algoritme K-Means dalam Pengelompokan Kantor Cabang untuk Optimalisasi Manajemen Perbankan. Jurnal Telematika, Vol. 15 No.2.
Aryuni, M., Didik Madyatmadja, E., & Miranda, E. (2018). Penerapan K-Means Dan K-Medoids Clustering Pada Data Internet Banking Di Bank Xyz Application Of K-Means And K-Medoids Clustering On Internet Banking Data In Xyz Bank.
A’yuni, Q., Nazir, A., Handayani, L., & Afrianty, I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia (BI). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(3), 530–539. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i3.3343
Bilal, M., Rasyid, A., & Rasy Fahrullah2, A. ’. (2022). pengaruh penggunaan debit card dan e-money terhadap perilaku konsumtif. Jurnal Ilmu Manajemen Saburai, 8.
Budiansyah Hasibuan, R., & Mahyuni, R. (2022). Penerapan Data Mining Clustering Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(1), 7–15. Retrieved from https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Chandra, K. (2013). Clustering Nasabah Bank Menggunakan K-Means Berdasarkan Nilai RFM (Recency,Frequency,Monetary). Media Informatika, Vol. 12 No.3.
Harahap, B. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung). READY STAR - 2.
Intan, K., Sari, S., Utami, W., Yudi, N., & Wijaya, A. (2024). Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Strategi Marketing Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Pt Bpr Hoki). In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8).
Mar’i, F., & Supianto, A. A. (2018). Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-Means dgn Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 5, 737–744.
Nyoman, I., & Guna, A. (2023). Analisis Pengelompokan Bank Umum Konvensional Di Indonesia Dengan Metode K-Means Clustering. Retrieved from http://journal.unmasmataram.ac.id/index.php/GARA
Pelanggan, S., Perilaku, B., Kartu, P., Defina, F., Alhamdani, S., Dianti, A. A., & Azhar, Y. (2021). Kredit Menggunakan Metode K-Means Clustering. In JISKa (Vol. 6). MEI. Retrieved from MEI website: https://www.kaggle.com/arjunbhasin2013/ccdata.
Pradana, A., & Pratama, D. (2022). Pengaruh Penggunaan Kartu Debit Dan Uang Elektronik (E-Money) Terhadap Pengeluaran Konsumsi Mahasiswa (Vol. 22).
Rizky Wijaya, M., & Satriyo Wibowo, G. (2021). Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung Customer Segmentation berdasarkan Usia, Jumlah Kredit dan Lama Kredit Nasabah di Bank XYZ menggunakan Model K-Means Clustering. Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung, 2021, 101–116. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28German+Credit+Data%29
Rojih, P., & Heikal, J. (2023). Clustering Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering di 7 MCC (Industry) Credit Card PT Bank CIMB Niaga. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyakarat, 02, 1924–1934. https://doi.org/10.36418/comserva.v2i09.524
Sunata, H., Azrullah, F. J., & Rianto, Y. (2020). Komparasi Tujuh Algoritma Identifikasi Fraud ATM Pada PT. Bank Central Asia Tbk (Vol. 7). Retrieved from http://jurnal.mdp.ac.id
Suwirya, I. P., Candiasa, I. M., & Dantes, G. R. (2022). Evaluation of ATM Location Placement Using the K-Means Clustering in BNI Denpasar Regional Office. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, 4(2), 158–168. https://doi.org/10.47709/cnahpc.v4i2.1580
Wardhana Muhammad Rizki, Triayudi Agung, & Hayati Nur. (2021). Analisis Faktor Calon Nasabah PT.Bank Central Asia dalam Pembuatan Rekening Onlinemenggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Wisma Asia BCA. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 85–92.
Wibowo, A., & Sasongko, R. (2022). Penerapan Data Mining Pada Suku Bunga Investasi Deposito Di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Profitabilitas (Application of Data Mining on Deposit Investment Rate in Indonesia Using K-Means Clustering Method for Profitability Clustering). ASCARYA, 2(1). https://doi.org/10.53754/iscs.v2i1.369
Ahmad Sabri, I. A., Man, M., Abu Bakar, W. A. W., & Mohd Rose, A. N. (2019). Web Data Extraction Approach for Deep Web using WEIDJ. Procedia Computer Science, 163, 417–426. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.124
Al Indiani, N., Santoso, K. A., Anggraeni, D., Matematika, J., Mipa, F., & Jember Jl Kalimantan, U. (2022). Penentuan Lokasi Atm Bank Syariah Indonesia Di Wilayah Jember Kota Menggunakan K-Means Clustering (Determining The Location of Bank Syariah Indonesia ATM In Jember County Using K-Means Clustering). Retrieved from https://magestic.unej.ac.id/
Ardhianto, A., Relawanto, B., & Wibowo, A. (2021). Algoritme K-Means dalam Pengelompokan Kantor Cabang untuk Optimalisasi Manajemen Perbankan. Jurnal Telematika, Vol. 15 No.2.
Aryuni, M., Didik Madyatmadja, E., & Miranda, E. (2018). Penerapan K-Means Dan K-Medoids Clustering Pada Data Internet Banking Di Bank Xyz Application Of K-Means And K-Medoids Clustering On Internet Banking Data In Xyz Bank.
A’yuni, Q., Nazir, A., Handayani, L., & Afrianty, I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia (BI). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(3), 530–539. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i3.3343
Bilal, M., Rasyid, A., & Rasy Fahrullah2, A. ’. (2022). pengaruh penggunaan debit card dan e-money terhadap perilaku konsumtif. Jurnal Ilmu Manajemen Saburai, 8.
Budiansyah Hasibuan, R., & Mahyuni, R. (2022). Penerapan Data Mining Clustering Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(1), 7–15. Retrieved from https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Chandra, K. (2013). Clustering Nasabah Bank Menggunakan K-Means Berdasarkan Nilai RFM (Recency,Frequency,Monetary). Media Informatika, Vol. 12 No.3.
Harahap, B. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung). READY STAR - 2.
Intan, K., Sari, S., Utami, W., Yudi, N., & Wijaya, A. (2024). Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Strategi Marketing Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Pt Bpr Hoki). In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8).
Mar’i, F., & Supianto, A. A. (2018). Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-Means dgn Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 5, 737–744.
Nyoman, I., & Guna, A. (2023). Analisis Pengelompokan Bank Umum Konvensional Di Indonesia Dengan Metode K-Means Clustering. Retrieved from http://journal.unmasmataram.ac.id/index.php/GARA
Pelanggan, S., Perilaku, B., Kartu, P., Defina, F., Alhamdani, S., Dianti, A. A., & Azhar, Y. (2021). Kredit Menggunakan Metode K-Means Clustering. In JISKa (Vol. 6). MEI. Retrieved from MEI website: https://www.kaggle.com/arjunbhasin2013/ccdata.
Pradana, A., & Pratama, D. (2022). Pengaruh Penggunaan Kartu Debit Dan Uang Elektronik (E-Money) Terhadap Pengeluaran Konsumsi Mahasiswa (Vol. 22).
Rizky Wijaya, M., & Satriyo Wibowo, G. (2021). Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung Customer Segmentation berdasarkan Usia, Jumlah Kredit dan Lama Kredit Nasabah di Bank XYZ menggunakan Model K-Means Clustering. Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung, 2021, 101–116. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28German+Credit+Data%29
Rojih, P., & Heikal, J. (2023). Clustering Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering di 7 MCC (Industry) Credit Card PT Bank CIMB Niaga. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyakarat, 02, 1924–1934. https://doi.org/10.36418/comserva.v2i09.524
Sunata, H., Azrullah, F. J., & Rianto, Y. (2020). Komparasi Tujuh Algoritma Identifikasi Fraud ATM Pada PT. Bank Central Asia Tbk (Vol. 7). Retrieved from http://jurnal.mdp.ac.id
Suwirya, I. P., Candiasa, I. M., & Dantes, G. R. (2022). Evaluation of ATM Location Placement Using the K-Means Clustering in BNI Denpasar Regional Office. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, 4(2), 158–168. https://doi.org/10.47709/cnahpc.v4i2.1580
Wardhana Muhammad Rizki, Triayudi Agung, & Hayati Nur. (2021). Analisis Faktor Calon Nasabah PT.Bank Central Asia dalam Pembuatan Rekening Onlinemenggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Wisma Asia BCA. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 85–92.
Wibowo, A., & Sasongko, R. (2022). Penerapan Data Mining Pada Suku Bunga Investasi Deposito Di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Profitabilitas (Application of Data Mining on Deposit Investment Rate in Indonesia Using K-Means Clustering Method for Profitability Clustering). ASCARYA, 2(1). https://doi.org/10.53754/iscs.v2i1.369
Published
2025-01-19
How to Cite
Irawan, I., Rahman, R., & Wibowo, A. (2025). PENGELOMPOKAN TRANSAKSI KARTU DEBIT PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika), 8(1), 99-110. https://doi.org/10.47080/simika.v8i1.3558
Section
Articles
