Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Yehezkiel Pengarang Alfonsus Situmorang, S.Si., M.Kom Dosen Pembimbing 1 Posma SM Lumbanraja, M.Si Dosen Pembimbing 2 Imelda Sri Dumayanti, S.Si., M.Kom Ketua Penguji

ABSTRAK Pinjaman mikro merupakan layanan keuangan yang banyak dimanfaatkan masyarakat, namun memiliki risiko kegagalan pembayaran yang dapat memengaruhi stabilitas keuangan perusahaan. PT. Pegadaian (Persero) sebagai lembaga pembiayaan non-bank menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi nasabah berisiko sejak awal. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan nasabah pinjaman mikro berdasarkan tingkat risiko kegagalan pembayaran dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Data penelitian berupa catatan pinjaman mikro dari 193 nasabah yang mencakup variabel tenor, taksiran pinjaman, uang pinjaman, dan sisa pinjaman. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, normalisasi menggunakan metode Min-Max Normalization, penerapan algoritma K-Medoids dengan perhitungan jarak Euclidean, serta evaluasi hasil menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nasabah dapat dikelompokkan ke dalam tiga klaster, yaitu Risiko Rendah, Risiko Sedang, dan Risiko Tinggi. Klaster Risiko Rendah didominasi nasabah dengan sisa pinjaman kecil, sedangkan Klaster Risiko Tinggi ditandai dengan sisa pinjaman besar relatif terhadap tenor pinjaman. Dengan total cost optimal sebesar 27,389, metode KMedoids terbukti efektif dan robust dalam meminimalisir pengaruh outlier, serta menghasilkan pola pengelompokan yang representatif. Kata Kunci: Data Mining, Clustering, K-Medoids, Risiko Kegagalan Pembayaran, Pinjaman Mikro.