Mohon tunggu...
Ica Nur Cahyani
Ica Nur Cahyani Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa

Mahasiswa Fisika tingkat akhir yang tertarik dengan dunia data scientist

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Penerapan Machine Learning Clustering dalam Pengelompokkan Pengguna Kartu Kredit

6 Januari 2024   20:01 Diperbarui: 6 Januari 2024   20:07 98
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Saat ini era digital semakin berkembang, sudah menjadi hal umum dalam kehidupan sehari-hari jika kita menggunakan sebuah kartu kredit. Dengan meningkatnya jumlah transaski dan variasi perilaku dari para pengguna kartu kredit analisis data menjadi sangat penting.  salah satu teknik analisis data yang inovatif dalam menganalisis data penggun kartu kredit adalah dengan menggunakan machine learning yaitu clustering.

Pada saat ini penggunaan kartu kredit telah meluas dan mencakup berbagai lapisan masyarakat dengan karakteristik dan kebutuhan yang beragam.  Dalam hal ini, teknik clustering membuka peluang baru untuk memahami pola perilaku pengguna kartu kredit dan mengkategorikan mereka dalam kelompok yang lebih jelas.

Teknik Clustering merupakan sebuah metode analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok atau cluster berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Dalam pengelompokka pengguna kartu kredit ini membantu mengidentifikasi pola transaksi, kebiasaan pembelian, dan perilaku lainnya.  Dalam pengimplementasian teknik clustering terdapat beberapa tahapan yang perlu dikerjakan yaitu ada tahap pengumpulan dataset . didalam dataset ini terdapat beberapa informasi mengenai si pengguna kartu kredit seperti  ID pengguna kartu kredit, saldo kartu kredit,  Cahadvance, purchase frequently, dll. Kemudian tahap kedua yaitu  eksplorasi data yaitu  tahap melihat dan menganalisis persebaran data yang didalamnya termasuk melakukan visualisasi data menggunakan diagram batang dan juga melihat korelasi setiap data yang ada. Tahap selanjutnya yaitu data preprocessing yaitu tahap normalisasi data  agar data terdistribusi secara merata. Kemudian masuk ke tahap modeling yaitu tahapan membuat sebuah model pengelompokan data menggunakan model clustering. 

Penerpan machine learning khususnya algoritma clustering dalam pengelompokan pengguna kartu kredit dapat memberikan peluang adanya peningkatan efisiensi operasional, penyedian layanan yang lebih baik, dan peningkatan keamanan transaksi.  Seiring berkembangnya teknologi teknik dapat diterapkan guna meningkatkan pengalaman pengguna dan mengoptimalkan operasional industry kartu kredit.

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun