PENGKLASTERAN DAN SEGMENTASI KARAKTERISTIK DONATUR SEDEKAH DARING DENGAN TEKNIK PENAMBANGAN DATA

Abstract

Dalam era kemajuan filantropi dan platform digital yang semakin berkembang, PPPA Daarul Qur’an aktif dalam mengumpulkan dana amal online, terutama zakat, sedekah, dan wakaf (ziswaf). Selain itu, mereka juga terlibat dalam program dakwah dan sosial, dengan fokus pada pembangunan masyarakat melalui tahfizhul Qur'an, beasiswa, bantuan kemanusiaan, dan kesehatan. Tantangan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam menentukan profil donatur potensial dan menyasar program ziswaf dengan tepat. Dalam penelitian ini, segmentasi data donatur dilakukan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan DBSCAN. FCM digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan dengan pusat cluster, sementara DBSCAN mengidentifikasi kelompok berdasarkan kepadatan spasial. Kedua metode ini diharapkan menghasilkan clustering data yang lebih baik. Validasi SSE, Calinski-Harabasz Index (CH), Silhouette Coefficient, dan Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk memperoleh nilai K optimal.Variabel LRFM digunakan untuk menggambarkan perilaku donatur selama berdonasi. Evaluasi menunjukkan SSE FCM: 4563140439.7347, CHI: 0.3128562606910544, SS: 0.08061440564597909, dan DBI: 9.910899528742423. Evaluasi DBSCAN menunjukkan CHI: 3237127.1389106703, SS: 0.8479515063332151, dan DBI: 2.1939426200975047. DBSCAN tampak memberikan hasil klasterisasi yang lebih baik, dengan pemisahan dan homogenitas klaster yang lebih baik dibandingkan FCM.