Perkembangan teknologi saat ini memberikan banyak sekali pengaruh, salah satunya adalah metode transaksi. Transaksi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah persetujuan jual beli (dalam perdagangan) antara dua pihak. Metode transaksi yang digunakan saat ini adalah dompet digital, kartu debit, kartu kredit, dan lain-lain.Â
Transaksi menggunakan kartu kredit saat ini lebih jarang digunakan apabila dibandingkan dengan dompet digital. Sehingga, untuk meningkatkan jumlah pengguna kartu kredit, perlu dilakukan analisis segmentasi pengguna kartu kredit, sehingga target pasar yang dituju itu sesuai.Â
Analisis segmentasi ini dilakukan dengan K-Means dimana terdapat 18 kolom dan 8950 baris, dengan 14 tipe data float, 3 tipe integer, dan 1 tipe data objek. Sebelum menggunakan K-Means, dataset perlu dibersihkan dengan menghapus outlier dan mengganti data yang salah menjadi data yang benar, dan metode lainnya agar data yang  akan diolah tidak ada error pada saat dilakukan pemodelan
Setelah dilakukan clustering dengan menggunakan K-Means, diperoleh beberapa cluster dimana:
 1. rentang umur 24 - 30, dengan kelas ekonomi menengah, penggunaan kartu kredit naik turun dengan rata-rata limit kartu kredit adalah 100 juta - 200 juta
2. rentang umur 31 - 40, dengan kelas ekonomi menengah ke atas, penggunaan kartu kredit terus meningkat dengan rata - rata limit kartu kredit adalah 201 - 800 juta
3. umur 40 ke atas, dengan kelas ekonomi menengah ke atas, penggunaan kartu kredit naik turun dengan rata - rata limit kartu kredit 801 juta - 1 milyar
Dari data yang telah diolah, dapat disimpulkan bahwa target pasar yang sekiranya sesuai adalah target pasar dengan rentang umur 31 - 40 tahun dengan kelas ekonomi menengah ke atas.
Pada artikel ini, segala proses analisis data dilakukan dengan menggunakan bahasa programming Python. Melalui kegiatan KKN ini, penulis berharap dapat memberikan manfaat bagi masyarakat serta tetap berhati-hati dalam melakukan transaksi.
