• Login
    View Item 
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Klasifikasi Penentuan Lokasi Strategis Outlet Bank Syariah Indonesia dengan Metode Naïve Bayes Classifier

    Thumbnail
    View/Open
    Klasifikasi Penentuan Lokasi Strategis Outlet Bank Syariah Indonesia Dengan Metode Naïve Bayes Classifier.pdf (1.138Mb)
    Date
    2022-03-31
    Author
    RIZAL, Navioer
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Industri perbankan di Indonesia saat ini telah berkembang begitu pesat dalam membuat jaringan kantor atau outlet yang lebih luas kepada para nasabah dan calon nasabah. Perkembangan sektor perbankan saat ini tidak hanya terjadi pada perbankan konvensional saja namun juga pada perbankan syariah, salah satunya yang sedang berkembang saat ini adalah Bank Syariah Indonesia (BSI). Bank Syariah Indonesia berusaha untuk mengembangkan lokasi jaringan kantor atau outlet cabang baru yang strategis. Penentuan lokasi suatu bank yang strategis ini akan memperhatikan tingkat efisiensi lokasi operasional, karena suatu lokasi merupakan investasi dalam jangka waktu yang cukup panjang untuk bank itu sendiri dengan pertimbangan berbagai parameter. Parameter tersebut tentunya dapat diklasifikasikan untuk memudahkan suatu proses analisis pengambilan keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam menentukan suatu proses klasifikasi data untuk analisis pengambilan keputusan adalah dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes Classifier merupakan suatu proses klasifikasi data dengan konsep pengklasifikasian probabilistik sederhana berdasarkan teorema bayes. Probabilistik sederhana ini menggunakan perhitungan probabilitas atau kemungkinan kejadian dengan melakukan proses penjumlahan frekuensi dan kombinasi nilai-nilai dari suatu data. Metode ini memberikan asumsi bahwa variabel atau parameter yang ada dalam data saling bebas atau independen dari nilai-nilai pada variabel atau parameter kelas yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan klasifikasi penentuan lokasi strategis kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia dalam cakupan wilayah penelitian area Tapal Kuda (Jember, Bondowoso, Situbondo, dan Banyuwangi) serta area Malang Raya (Lumajang, Malang, Pasuruan, Probolinggo) menggunakan metode Naïve Bayes Classifiers. Variabel dalam penelitian ini akan terdiri dari jumlah kepadatan penduduk wilayah (𝑋1 ), jumlah penduduk beragama Islam (𝑋2 ), jarak outlet dengan pusat perdagangan atau pasar (𝑋3 ), jarak outlet dengan pusat pemerintahaan (𝑋4 ), lokasi kawasan Industri (𝑋5 ), lokasi kawasan perkantoran (𝑋6 ), jarak outlet dengan kantor keamanan (𝑋7 ). Penelitian dilakukan dengan menggunakan 58 data kantor atau outlet resmi Bank Syariah Indonesia yang tersebar dalam cakupan batasan wilayah penelitian. Pembagian persentase data penelitian akan digunakan 70% data training dan 30% data testing. Hasil penentuan model dan pengenalan pola-pola klasifikasi data penelitian kali ini diperoleh perhitungan nilai probabilitas prior dan conditional probabilities dari masing- masing variabel proses klasifikasi. Model yang telah diperoleh dari data training selanjutnya akan dilakukan proses pengujian evaluasi model. Hasil akurasi proses klasifikasi menunjukan nilai sebesar 87,80% yaitu model mampu dengan baik benar mengklasifikasikan 36 dari 41 total data training. Proses dilanjutkan dengan pengoptimalan model menggunakan pemilihan nilai k-fold terbaik. Hasil pengujian menunjukan digunakanya 𝑘 = 10 untuk diterapkan pada metode tuning 10-fold cross validation pengujian evaluasi dan performa model menggunakan data testing. Hasil uji performa model dengan metode Naïve Bayes Classifier untuk penelitian ini menunjukan nilai akurasi sebesar 94,12%. Nilai akurasi menunjukan bahwa metode ini baik untuk mengklasifikasikan data kestrategisan suatu lokasi kantor atau outlet. Metode ini mengklasifikasikan 16 dari total 17 data testing dengan benar. Evaluasi model dengan perhitungan nilai luasan di bawah kurva ROC atau nilai AUC menunjukan hasil sebesar 0,9808. Nilai tersebut menghasilkan performa model klasifikasi yang dilakukan metode Naïve Bayes Classifier pada penelitian ini tergolong dalam klasifikasi yang sangat baik. Penelitian ini menghasilkan 6 rekomendasi hierarki variabel paling berpengaruh dari 7 variabel yang digunakan berdasarkan konsep variable importance. Penentuan variable importance dapat menjadi pertimbangan institusi Bank Syariah Indonesia dalam mengoptimalkan indikator pemilihan lokasi kantor atau outlet yang strategis kedepanya sesuai dengan hasil hierarki yang diperoleh dalam penelitian ini.
    URI
    http://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/107081
    Collections
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences [3447]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Context

    Edit this item

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository