ANALISIS SEGMENTASI FREKUENSI TRANSAKSI ATM DENGAN K-MEANS CLUSTERING PADA BANK BJB KANTOR CABANG TASIKMALAYA

• ROBI MUSTAKIM
• DEDE RUHIMAT
• 2024

---

Dalam   era   digital,   teknologi   memainkan   peran   penting   dalam   perbankan   untuk meningkatkan  efisiensi  dan  pelayanan.    Penelitian  ini  membahas  tentang  segementasi nasabah Bank BJB Kantor Cabang Tasikmalaya menggunakan metode K-Means Clustering untuk  mengelompokkan  data  transaksi  ATM  guna  memahami  perilaku  nasabah  dan menyusun strategi pelayanan yang lebih baik. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, cleaning, transformasi, clustering, dan analisis hasil. Data transaksi ATM dianalisis dan dikelompokkan menjadi empat klaster dengan karakteristik berbeda. Metode Elbow dan Silhouette Score digunakan untuk evaluasi dan validasi, menunjukkan segmentasi yang berkualitas. Visualisasi dengan PCA membantu interpretasi distribusi dan karakteristik setiap klaster. Hasil segmentasi ini dapat membantu Bank BJB mengembangkan program loyalitas untuk nasabah dengan frekuensi transaksi tinggi dan kampanye edukasi untuk nasabah dengan frekuensi transaksi rendah. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan penting bagi Bank BJB untuk memahami perilaku nasabah, mengoptimalkan operasional, dan meningkatkan kepuasan nasabah melalui layanan yang lebih personal dan efisien. Dengan K-Means Clustering, Bank BJB dapat meningkatkan pengelolaan dan pelayanan nasabah di era digital.

• Transaksi ATM
• Nasabah
• K-Means
• Klasterisasi
• Segmentasi

Tautan dinonaktifkan.