Utilization of Data Mining for Credit Card Customer Segmentation Using the K-Means Method
Keywords:
Data Mining, K-Means, RapidMiner, Customer Segmentation, Credit CardAbstract
This study aims to cluster credit card users based on demographic information and card usage behavior using K-Means clustering algorithms. The BankChurners.xlx dataset, which contains over 10,000 customer data, was analyzed using RapidMiner software. The analysis process includes data preprocessing steps, including normalization, attribute selection, and categorical data encoding. The K-Means algorithm is then used to group customers into two clusters. The results of this clustering show the existence of two main segments with different characteristics, where the majority of customers fall into one larger group. Cluster quality assessment using the Davies-Bouldin index shows satisfactory separation results. This result can serve as a basis for strategic decision-making, particularly in designing marketing plans and developing services that are more precise and suited to the characteristics of each customer segment.
References
Al Isra Denk Rimakka1, R. A. (2023). USER SEGMENTATION BASED ON PURCHASING HABITS AND PREFERENCES ON THE AMAZON PLATFORM USING K-MEANS CLUSTERING. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 103-109.
Armadyah Amborowati , . E. (2014 ). REVIEW PEMANFAATAN TEKNIK DATA MINING DALAM SEGMENTASI KONSUMEN . 66-73.
Arwansyah, S. (2020). Clusterisasi Varietas Benih Tanaman Padi Menggunakan Algoritma K-Means. PROSIDINGSEMINAR ILMIAH SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI, 1–10.
Aulia Dewi Savitri1, F. A. (2018). Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM Pada Klinik Kecantikan (Studi Kasus : Belle Crown Malang) . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2957-2966.
CAHYONO, G. D. (2023). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA KLASIFIKASI PENGELUARAN BELANJA PELANGGAN MALL . 1-127.
CHANDRA, K. (2013). CLUSTERING NASABAH BANK MENGGUNAKAN K-MEANS BERDASARKAN NILAI RFM ( RECENCY, FREQUENCY, MONETARY ) . Media Informatika, 39-55.
Eddiwan Dwiguna, A. B. (2024 ). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN BLT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS PADA DESA PAMULIHAN. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 1382-1388.
Eko Saputra1, H. O. (n.d.). SEGMENTASI DAERAH RENTAN STUNTING DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. 1-11.
Fahmi Naufal1*, M. A. (2025). ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN VOUCHER WIFI DENGAN METODE K-MEANS . Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS), 81-90 .
Fatimah Defina Setiti Alhamdani (1), A. A. (2021). Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Perilaku Penggunaan Kartu Kredit Menggunakan Metode K-Means Clustering. JISKa, 70 – 77 .
Imas Maskanah1, A. P. ( 2020). Segmentasi Pelanggan Toko Purnama dengan Algoritma K-Means dan Model RFM untuk Perancangan Strategi Pemasaran. JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, 218-228.
Irfan Nafis Sjamsuddin1*, D. A. (2025). Klasterisasi Pasien Rawat Inap BPJS pada RS Islam Assyifa Sukabumi menggunakan Metode K-Means. JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI , 355- 368.
Kurniati, E. A. (2015 ). VISUALISASI SEGMENTASI FITUR ATM MENGGUNAKAN ANALISIS RFM DAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENDUKUNG EVALUASI FITUR ATM DI PT. BANK BRISYARIAH .
Miftahul Fajar, N. R. ( 2024 ). ANALISIS POLA PENJUALAN OBAT DI APOTEK AN-NAAFI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 486-492.
Muhammad Syam Al ghifari 1, M. 2. ( 2024). PENGELOMPOKAN TRANSAKSI PENJUALAN AKSESORIS HP DAN PULSA DENGAN METODE K-MEANS UNTUK MENINGKATKAN STRATEGI PEMASARAN DI TOKO BAGUS CELLULER. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2838-2849.
Nurul Muna Fithryani1*, M. A. (2025 ). ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENINGKATKAN SEGMENTASI POLA KEKERASAN . JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) , 997-1003.
Qomariyah (1), M. U. ( 2022). Comparative Study of K-Means Clustering Algorithm and K-Medoids Clustering in Student Data Clustering. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 91 – 99 .
Raflesia Mukhlis Juliyanto1, F. P. ( 2024 ). PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI . 117-127.
Rangga Bayu Prasetyo, Y. A. ( 2023 ). IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN PADA KLINIK DR. ATIRAH DESA SIOYONG, SULTENG . JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 2114-2151.
Rizki Hesananda1, P. A. (2024). Customer Segmentation of Cash Management System Using KMeans Clustering. Journal of Applied and Research Computer Science and Information Systems , 191-202.
Sajidah, R. H. ( 2023). SEGMENTASI PELANGGAN SALON NUII BEAUTY GLOW MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING . JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 558-566.
Sari Indah, F. G. (2023). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK PENENTUAN REWARD PELANGGAN (Studi Kasus: UD. Penyubur Tani) . METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 201-207.
Sri Adiningsi, W. S. ( 2023 ). KLASIFIKASI BENTUK TELUR AYAM BERBASIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 1507-1512.
Suharmanto1, W. S. (2023). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Clustering Perokok Usia Lebih dari 15 Tahun . Bulletin of Information Technology (BIT) , 501 - 507 .
Yolanda1, I. R. ( 2024). Identifikasi Cerdas Apel Fuji dan Apel Hijau: Pendekatan K-Means Clustering untuk Segmentasi Buah. Journal of Education Research , 4232-4239.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Intan Pramesta Nurhayati, Helmayana, Adis Tiani, Kezia Maruenci, Yuriana Sari Harahap, Maulana Fansyuri (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
This work is licensed under a 