Analisis Machine Learning Lanjutan untuk Segmentasi Pelanggan dan Deteksi Fraud
Analisis komprehensif dari 2.182 transaksi bank menggunakan algoritma clustering dan klasifikasi untuk memahami pola perilaku pelanggan dan meningkatkan keamanan finansial.
Memahami ruang lingkup dan metodologi analisis saya
Dataset transaksi bank komprehensif dengan demografi pelanggan dan pola transaksi yang detail.
Pipeline pemrosesan data komprehensif untuk performa model yang optimal.
Teknik ML lanjutan untuk segmentasi pelanggan dan pemodelan prediktif.
ID, Jumlah, Tanggal, Jenis, Durasi
Lokasi geografis, saluran transaksi
Usia, pekerjaan, saldo rekening
Percobaan login, ID perangkat, alamat IP
Segmentasi pelanggan menggunakan algoritma clustering K-Means
Menentukan jumlah kluster optimal menggunakan visualizer K-Elbow dan analisis inersia
Menerapkan clustering K-Means dengan parameter yang dioptimalkan untuk segmentasi pelanggan
Scaling fitur numerik dan encoding variabel kategorikal untuk clustering yang lebih baik
Membuat visualisasi komprehensif termasuk matriks korelasi dan pairplot
Pemodelan prediktif menggunakan berbagai algoritma machine learning
Temuan strategis dari analisis komprehensif saya
Model mencapai akurasi perfect 100.0% (Decision Tree, Random Forest, SVM) dan 99.77% (KNN). Catatan Penting: Akurasi sempurna ini mengindikasikan data leakage dari fitur Location yang memiliki perfect mapping dengan target cluster. Dalam implementasi real-world, akurasi realistis berkisar 25-30% untuk 4-class classification setelah menghapus fitur yang menyebabkan overfitting.
Berhasil mengidentifikasi 4 segmen pelanggan berbeda berdasarkan pola transaksi, memungkinkan strategi pemasaran yang tepat sasaran.
Analisis mengungkapkan pola yang dapat dimanfaatkan untuk deteksi anomali dan sistem pencegahan fraud.
Dataset berkualitas tinggi dengan nilai hilang minimal dan korelasi fitur yang kuat menghasilkan performa model yang robust.
Kredensial profesional dan pencapaian pembelajaran
Dicoding Indonesia
Program BMLP 2025
Sertifikasi komprehensif dalam machine learning yang mencakup:
Menguasai algoritma clustering dan klasifikasi dengan implementasi praktis
Kemampuan analisis data komprehensif untuk business intelligence
Profisiensi dalam Python untuk machine learning dan data science
Pengalaman hands-on dalam proyek machine learning end-to-end
Data Scientist & Insinyur Machine Learning
Bersemangat memanfaatkan machine learning untuk memecahkan masalah dunia nyata dalam bidang keuangan dan analitik bisnis.