## PREDICTING REVENUE OF SHARIA BANKING TRANSACTIONS USING RNN, LSTM, GRU, DECISION TREE, AND QSPM (CASE STUDY: PT BANK TBV SYARIAH)
Septian Fakhrudin Arianto 1 , Hasanul Fahmi 2
Informatika, President University Cikarang, Bekasi
e-mail: *1 septian.arianto@student.president.ac.id , 2 hasanul.fahmi@president.ac.id

## Abstract
The  banking  business  will  continue  to  grow  significantly  along  with  the  increase  in  the  number  of transactions  carried  out  by  customers  through  the  channels  provided  by  the  bank.  The  variety  of products  and  features  offered  by  PT  Bank  TBV  Syariah  to  customers  means  that  resources  are  not optimal.  Hence,  the  bank's  revenue  growth  target  still  needs  to  be  achieved.  This  research  aims  to predict  transactions  that  can  affect  bank  revenues  by  using  transaction  data  sources  for  the  period January  2022  to  February  2024  and  which  products  and  features  need  to  be  optimized  so  that  it  is hoped  that  banks  can  run  their  business  appropriately  and  according  to  targets.  The  methods  in  this research are the RNN, LSTM, GRU, and Decision Tree methods. To enrich information, this research adds  QSPM-based  strategy  analysis  using  SWOT  that  the  company  previously  defined.  The  expected results are to prove the effectiveness of the model used in predicting PT Bank TBV Syariah transaction data  to  produce  MAE,  MSE,  and  RMSE  with  the  lowest  values,  as  well  as  recommendations  that  PT Bank  TBV  Syariah  must  carry  out  to  increase  revenue.  This  research  is  expected  to  provide  accurate and  effective  predictions  for  projecting  PT  Bank  TBV  Syariah  transaction  data,  support  strategic decision-making, and produce recommendations for significantly increasing bank income.

## Keywords: Decision Tree, GRU, LSTM, QSPM, RNN

## PENDAHULUAN
PT Bank TBV Syariah, didirikan pada tahun 2009, telah menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan sumber daya dan mencapai target pendapatan, dimana aset pada tahun 2021 menurun  12,89%  dari tahun  2020,  namun  pada  tahun  2022  mengalami  pertumbuhan  sebesar 14,5%  (PT  Bank  TBV  Syariah,  2023a)  (PT  Bank  TBV  Syariah,  2023b).  Oleh  karena  itu, perusahaan  dituntut  untuk  mengoptimalkan  pertumbuhan  transaksi  setiap  tahunnya  dengan cara  mengolah  data  transaksi  ke  dalam  model  RNN  atau Recurrent  Neural  Network yang merupakan  jenis  jaringan  saraf  tiruan  dengan  memproses  data  urutan,  di  mana Long  Short- Term Memory atau LSTM serta GRU atau Gated Recurrent Unit yang merupakan varian dari RNN  dan  dikembangkan  untuk  mengatasi  masalah  vanishing  gradient,  dengan  LSTM memiliki  kemampuan  memori  jangka  panjang  dan  GRU  menawarkan  efisiensi  komputasi yang  lebih  baik  (Nilsen,  2022)  (Rong  et  al.,  2022)  (Sianturi  et  al.,  2023).  Model  tambahan lainnya  adalah  Decision  Tree  yang  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  berbentuk pohon  dimana  setiap node mewakili  pertanyaan  atau  kondisi,  sedangkan  cabang  dari  node menunjukkan jawaban atau tindakan yang diambil berdasarkan kondisi tersebut (Yulianingsih et al., 2022).
Penelitian  sebelumnya  memprediksi  volume  transaksi  dengan  mengkombinasikan model GRU dengan meningkatkan algoritma bat (Rong et al., 2022) yang menghasilkan MSE sebesar 24539.69, RMSE sebesar 156.65, dan MAE sebesar 111.85. Terdapat penelitian yang membandingkan RNN, LSTM, dan GRU untuk memprediksi harga saham dengan parameter epoch 200 batch size 32 units 24 yang menyimpulkan bahwa GRU lebih baik dari RNN dan LSTM  (Nilsen,  2022).  Penelitian  selanjutnya  adalah  memprediksi  harga  Etheureum  dengan model LSTM yang menghasilkan MSE sebesar 0.018 dengan perbandingan 70:30 (Sianturi et al., 2023). Penelitian lainnya mendefinisikan strategi bisnis dengan menggunakan pendekatan QSPM sehingga menghasilkan kuadran I atau Growth & Build (Rura et al., 2023) .
Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  transaksi  menggunakan  model  perhitungan RNN,  LSTM,  GRU  dan  Decision  Tree  yang  diperbaiki  dengan Early  Stopping dan  L2 Regularization untuk data transaksi bulan Januari 2022 - Februari 2024 serta didukung dengan hasil perhitungan analisis stratejik seperti Quantitative Strategic Planning Matriks atau QSPM yang  telah  didefinisikan  sebelumnya  dari  sumber  informasi  SWOT  milik  PT  Bank  TBV Syariah sehingga diharapkan menjadi lebih tepat sasaran dan target bisnis tercapai.

## METODE PENELITIAN
Dari  model  dan  teknik  yang  dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya,  metodologi  yang diterapkan pada penelitan ini yaitu:
Gambar 1. Metodologi Penelitian.
Penjelasan dari masing-masing metode penelitian diatas mencakup antara lain:
1. Data Collection
Penelitian ini menggunakan dua jenis data, yaitu:
a. Primary  Data diperoleh  dari database yang  diekstraksi  menjadi softcopy file berisi  data transaksi  bulan  Januari  2022  -  Februari  2024  yang  dipecah  menjadi  3 files dengan  total sebesar  1.445.004  baris  dan  23  fitur  mencakup:  period,  trx_date,  range_of_time,  noc, branch_code,  branch_name,  area,  trx_type,  product_type,  product_name,  trx_freq, trx_amount, city, province, gender, religion, occupation, range_of_age, range_of_fixed_income,  response_code,  description,  root_cause,  dan  trx_status.  Pada penelitian  ini,  yang  dijadikan  data  acuan  awal  adalah  data  tahun  2022  dengan  2  skenario pengambilan  data  training  dan  data  testing  sebesar  60%:40%  dan  90%:10%. Adapun  data tahun  2023  dan  2024  sebagai  data  aktual  dan  pembanding  atas  data  prediksi  hasil perhitungan 4 model yang dilakukan.
b. Additional  Data berupa  komponen strategic  analysis berbentuk  SWOT  PT  Bank  TBV Syariah (PT Bank TBV Syariah, 2023b) (PT Bank TBV Syariah, 2023c) dengan membentuk kuisioner untuk disebarkan ke target partisipan terpilih dari total sebanyak 1.279 karyawan per  tanggal  29  Februari  2024  melalui  mekanisme  penentuan  populasi  and  sampel (Sugiyono,  2021)  (Siregar,  2020).  Dari  penjabaran  struktur  organisasi  (PT  Bank  TBV Syariah,  2022),  pemetaan  level  posisi  yang  berlaku  dengan  penempatan  di  kantor  pusat adalah  1 Group  Head ,  22 Division  Head ,  61 Department  Head ,  51 Unit  Head ,  374 Manager/Specialist/Staff/  Team  Leader dengan  total  keseluruhan  sebanyak  509  karyawan. Dengan  teknik  pengambilan Non-Probability  Sampling ,  maka  didapat  sampel  responden sebanyak  16  partisipan,  yaitu:  1 Division  Head ,  6 Department  Head ,  1 Unit  Head ,  dan  8 Manager/Specialist/Staff/Team  Leader yang  harus  mengisi  formulir  kuisioner  sebanyak  22 pertanyaan inti selain data identitas.
2. Data Analysis
Tahap  kedua  dalam  penilitian  ini  adalah  tahapan  analisis sesuai  masing-masing  metode yang  digunakan,  dimana  pada  model  RNN,  LSTM,  dan  GRU  menggunakan  TensorFlow, sementara model Decision Tree menggunakan Scikit-learn, dimana keempat model ini diproses
dengan  bantuan  Google  Colab.  Sedangkan  untuk  analisis  QSPM,  digunakan  Microsoft  Excel untuk menghitung nilai bobot, rating , dan Total Attractive Score (TAS) berdasarkan SWOT yang telah didefinisikan sebelumnya oleh PT Bank TBV Syariah.

## 2.1. DL/ML Analysis
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah data  preprocessing untuk primary  data agar  dapat membantu  pendefinisian  data  yang  dapat  dimengerti  (Nilsen,  2022)  (Lasatira  et  al.,  2023) setidaknya mencakup data cleaning , data integration , data transformation , dan data reduction . Pada sub tahapan data cleaning , pendeteksian data yang terindikasi rusak serta memiliki catatan  yang  tidak  akurat  dilakukan  proses  pembersihan  dan  diperiksa  secara  manual  dengan menggunakan Microsoft Excel, khususnya normalisasi nilai yang berisi double space , sehingga didapat  17.306  kasus  pada  data  2022,  122.292  kasus  pada  data  2023,  dan  999.555  kasus  pada data 2024. Selain itu dilakukan replacement jika diperlukan atas data yang terpisah oleh tabulasi serta data kosong diantara delimitered comma , dan selanjutnya diteruskan ke tahap penghapusan NaN dan konversi tipe data jika diperlukan.
Sub  tahapan  berikutnya  adalah  penyatuan  data  dari file yang  terbentuk  kemudian menampilkan data hasil penggabungan atau pengintegrasian tersebut. Normalisasi, agregasi dan generalisasi  (Abumohsen  et  al.,  2023)  adalah  langkah  selanjutnya  untuk  mentransformasikan data supaya lebih konsisten, seperti:
Gambar 2. Proses Transformasi Daftar Kolom Pada Data 2022
Hasil  diatas  harus  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  untuk  data  tahun  2023  dan  2024 agar struktur data tetap konsisten.
Sub  tahapan berikutnya  adalah data reduction yang  diperoleh  melalui  cara empiris dan eksperimental dengan melakukan pemecahan sejumlah data yang besar menjadi kelompok yang lebih  kecil  sehingga  dapat  terlihat  realisasinya.  Setelah  itu,  dilakukan Correlation  Matrix Heatmap dengan hasil, yaitu:
Tabel 1. Variable Set hasil Correlation Matrix pada Data 2022 No Variable Set Nilai Correlation Level 1 trx_freq and noc 0,772711 High Positive Correlation High Positive Correlation High Positive Correlation 2 response_code and root_cause 0,758376 3 trx_type and product_name 0,725570 4 trx_status and root_cause - 0,931005 High Negative Correlation High Negative Correlation 5 trx_status and response_code - 0,864656 6 trx_amount and trx_freq 0,137086 Moderate Correlation Moderate Correlation Moderate Correlation 7 trx_amount and noc 0,106815 8 trx_amount and trx_type 0,089636 9 trx_status and gender 0,063052 Low Correlation Sebelum Transformasi
Setelah Transformasi
Berdasarkan hasil Correlation Matrix , maka dapat disimpulkan sementara bahwa:
 Nilai High  Negative  Correlation membahas  masalah  trx_status,  root_cause,  dan response_code untuk mengidentifikasi dan memperbaiki penyebab kegagalan transaksi.
 Nilai High  Positive  Correlation menunjukkan  bahwa  jenis  produk  yang  digunakan  oleh nasabah  akan  memiliki  pola  transaksi  yang  berbeda,  dan  hal  ini  dapat  dijadikan pengembangan  strategi  pemasaran  atau  pengelolaan  produk.  Korelasi  positif  yang  kuat antara frekuensi transaksi dan jumlah transaksi menunjukkan bahwa peningkatan frekuensi transaksi  dapat berkaitan  erat  dengan peningkatan  total jumlah transaksi. Adapun  nantinya perhitungan  lebih  presisi  untuk  kebutuhan  bisnis  dapat  mengikutsertakan  kolom trx_amount, product_name, dan trx_status.
Hasil data exploration sebaiknya perlu dikonversi ke dalam bentuk visualisasi data untuk mempermudah  pembacaan  data  (Panatagama,  2023)  sehingga  didapat  grafik  transaksi  bulanan, sehingga korelasi jika target adalah trx_amount sebagai berikut:
Gambar 3. Korelasi terhadap trx_amount
Semua  fitur  menunjukkan  korelasi  yang  sangat  rendah  dengan  trx_amount  yang  selalu mendekati  0,  namun  beberapa  diantara  fitur  masih  memiliki  korelasi  positif  denga  trx_amount meskipun  sangat  kecil.  Contohnya,  response_code,  root_cause,  dan  trx_freq  memiliki  korelasi positif yang sedikit lebih tinggi dibandingkan fitur lainnya. Beberapa fitur menunjukkan korelasi negatif  dengan  trx_amount,  seperti  trx_status,  product_type,  dan  gender.  Meskipun  korelasi  ini juga sangat kecil, fitur-fitur ini cenderung memiliki hubungan terbalik dengan jumlah transaksi. Fitur  lainnya  seperti  noc,  occupation,  range_of_age,  religion,  dan  trx_date  memiliki  korelasi yang paling rendah dengan trx_amount,  sehingga tidak terlalu berpengaruh dalam  memprediksi jumlah transaksi.
Dari perhitungan diatas, dataset yang dimiliki terdapat indikasi bahwa hubungan antara fitur-fitur  dan  trx_amount  lebih  kompleks,  sehingga  berdasarkan heatmap diatas,  fitur  yang selanjutnya  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  period,  trx_type,  trx_freq,  trx_status,  noc, gender,  dan  tentu  saja  trx_amount.  Untuk  fitur  response_code  dan  root_cause  tidak diikutsertakan karena sudah diwakili trx_status yang nilainya lebih sederhana.
a. Analisis Stratejik
Hasil  dari  penyebaran  kuisioner  akan  dilakukan  rekapitulasi  seluruh  jawaban  dari setiap participant. Jika dalam 1 partisipan terdapat satu item yang tidak diisi, maka sampel dari  partisipan  tersebut  harus  dikeluarkan  dari  penelitian  dan  harus  segera  dilakukan replacement dalam  jeda  waktu  yang  tidak  lama  sejak  kuisioner  disebar.  Hal  ini  untuk mencegah  agar  partisipan  mengetahui item-item apa  saja  yang  terdapat  dalam  kuisioner, serta  kisi-kisi  jawaban  atas  setiap  item  yang  disajikan.  Berikut  adalah  hasil  rekapitulasi pengisian kuisioner sebanyak 16 partisipan, antara lain:
Tabel 2. Rekap Pengisian Kuisioner
P Participants Feedback S1 S2 S3 S4 S5 W1 W2 W3 W4 W5 W6 O1 O2 O3 O4 O5 O6 T1 T2 T3 T4 T5 P1 3  4  3  3  3  3  3 3 3  2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 P2 3  3  3  3  3  3  3 4 3  4  4  4  3  3  4  4  4  2  3  3  4  4 P3 4  4  3  4  3  3  3 3 3  2  2  3  3  3  3  2  3  2  2  2  3  3 P4 2  3  3  3  2  3  3 4 4  4  4  3  4  3  3  3  4  4  4  4  4  4 P5 4  4  3  3  3  3  3 3 3  2  2  3  4  2  3  3  3  3  3  3  4  3 P6 4  4  4  3  3  3  3 3 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 P7 3  3  3  2  1  2  3 3 3  2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 P8 4  4  4  3  4  3  3 4 4  2  3  3  3  3  3  3  4  3  3  4  3  3 P9 3  4  4  3  3  3  2 2 3  2  2  3  3  3  3  3  4  3  4  3  3  3 P10 3  3  3  3  3  4  3 3 3  2  3  3  3  2  3  3  3  2  3  3  2  3 P11 1  2  2  2  2  1  3 2 3  4  4  1  3  4  3  4  4  3  3  3  3  4 P12 4  4  4  4  4  1  1 1 3  1  1  4  4  4  4  3  4  4  4  4  1  4 P13 4  4  3  3  3  2  2 4 4  4  1  2  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 P14 4  4  4  3  4  3  2 4 4  1  3  1  4  4  3  4  4  4  4  4  2  3 P15 3  4  3  4  3  3  3 4 4  3  4  4  3  3  3  3  3  3  3  3  2  3 P16 4  4  4  3  3  3  3 3 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 Total 53 58 53 49 47 43  43  50  53  41  45  46 53 50 51 51 56 49 52 52 47 53
Dari  hasil  rekapitulasi  diatas,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  memeriksa Validity Testing ,  dimana  aktivitas  ini  merupakan  suatu  proses  pengetesan  untuk  mengukur  kualitas kuisioner.  Pengujian  validitas  ini  menggunakan  perhitungan Correlation dan Pearson dalam software Microsoft Excel. Perhitungan Correlation dengan fungsi CORREL yang bekerja untuk mengembalikan koefisien korelasi dari dua rentang sel sehingga  mendapatkan hubungan antara dua properti (Revita, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Permodelan RNN, LSTM, GRU, dan Decision Tree memiliki skenario yang sama namun dengan spesifikasi yang berbeda, seperti perbandingan data training dan data testing 60:40 dan 90:10,  serta epoch 10,  50,  dan  100,  dengan  atau  tanpa  menggunakan Early  Stopping dan  L2 Regularization , sehingga didapat hasil perhitungan MAE, MSE, RMSE, dan Accuracy Gap yang berbeda  pula.  Misalnya  dilakukan  training  dan  testing  untuk  sampel  skenario  RNN  sebagai berikut:
Tabel 3. Sampel Parameter untuk 4 Model Model Simple RNN, LSTM, GRU, Decision Tree Target / Output (y) trx_amount Input (x) period, trx_type, trx_freq, trx_status, noc, gender Data Training & Data Testing 60% : 40% Epoch, Batch Size, Random State 100, 32, 42 Validation Split 20% Additional Method Early Stopping, L2 Regularization
Dari  sampel  parameter  diatas,  model  RNN  menghasil  MAE  sebesar  5.161.529.706,20, MSE  sebesar  3,4139E+19,  dan  RMSE  sebesar  5.842.893.074,93.  Sehingga  berdasarkan perbandingan  antara  data  aktual  dengan  data  prediksi  periode  bulan  Januari  2023  -  Februari 2024,  didapat Average  Accuracy GAP  sebesar  69,23%  sesuai  hasil  perhitungan  pada  contoh model RNN sebagai berikut:
Gambar 4. Prediksi Volume Transaksi Dengan Contoh Model RNN ( Scenario 3 - Step 5)
Selanjutnya dilakukan training dan testing sampel skenario untuk model LSTM, didapat MAE  sebesar  5.807.664.491,00,  MSE  sebesar  5,8367E+19,  RMSE  sebesar  7.639.861.792,77. Sehingga  berdasarkan  perbandingan  antara  data  aktual  dengan  data  prediksi  periode  bulan Januari  2023  -  Februari  2024,  didapat Average  Accuracy GAP  sebesar  64,89%  sesuai  hasil perhitungan pada contoh model LSTM sebagai berikut:
Gambar 5. Prediksi Volume Transaksi Dengan Contoh Model LSTM ( Scenario 1 - Step 5)
Sedangkan  pada  perhitungan  GRU  didapat  hasil  MAE  sebesar  5.925.142.686,20,  MSE sebesar  6,1282E+19,  RMSE  sebesar    7.828.277.297,17, Accuracy sebesar  80%  Sehingga berdasarkan perbandingan antara data aktual dengan data prediksi periode bulan Januari 2023  - Februari  2024,  didapat Average  Accuracy GAP  sebesar  64,91%  sesuai  hasil  perhitungan  pada contoh model GRU sebagai berikut:
Gambar 6. Prediksi Volume Transaksi Dengan Model GRU ( Scenario 1 - Step 5)
Pada  model Decision  Tree ,  terdapat  hasil  perhitungan  MAE  sebesar  5.651.848.656,00, MSE  sebesar  3,75E+19,  RMSE  sebesar  6.122.707.575,61  Sehingga  berdasarkan  perbandingan antara  data  aktual  dengan  data  prediksi  periode  bulan  Januari  2023  -  Februari  2024,  didapat Average Accuracy GAP  sebesar  64,19%,  sesuai  hasil  perhitungan  pada  contoh  model Decision Tree sebagai berikut:
Gambar 7. Prediksi Volume Transaksi Dengan Model Decision Tree ( Scenario 3)
Berikut  adalah  visualisasi  model Decision  Tree yang  menggambarkan  perhitungan diatas,  dimana  fitur  bulan  dijadikan  variabel  utama  untuk  membuat  keputusan  mengenai trx_amount  sebagai  output,  dengan  menunjukkan  kesalahan  kuadrat  dari  prediksi  di  node tersebut serta samples yang menunjukkan jumlah sampel data yang jatuh ke dalam kategori yang didefinisikan  oleh  node,  dan  value  yang  merupakan  nilai  output  rata-rata  atau  prediksi  dari sampel yang masuk ke node tersebut, yaitu:
Gambar 8. Visualisasi Decision Tree ( Scenario 3)
Dengan  memilih  7  dari  21  variabel  pada  data record tahun  2022  sesuai Correlation Matrix  Heatmap pada  Tabel  1  dan Feature  Correlation pada  Gambar  3  yang  kemudian dimasukkan  ke  dalam  kombinasi  model  RNN,  LSTM,  GRU,  dan Decision  Tree dan  parameter pada  Tabel  3,  maka  pada  penelitian  ini  memperoleh  64  skenario  kombinasi,  dengan  perolehan nilai  MAE  terkecil  adalah  dengan  menggunakan  model  LSTM  7  fitur  40%, Data  Testing, dan Epoch 10. Kemudian nilai MSE dan RMSE terendah adalah dengan menggunakan Simple RNN 7  fitur,  10% Data  Testing, epoch  10.  Sedangkan  nilai  Average  Gap  terbesar  adalah  dengan menggunakan model GRU 7 fitur, 40% Data Testing dan Epoch 100.
Menariknya, model RNN telah mewakili minimum gap terendah untuk 7 dari 12 bulan, sisanya Decision Tree dan GRU, sehingga belum ada model satu satunya untuk mewakili seluruh periode  sebagaimana  yang  kita  ketahui  bahwa  data  yang  dihitung  adalah  data  aktual  periode tahun 2022 untuk  memprediksi tahun 2023 dan 2024, namun data aktual periode bulan Januari
2023  hingga  Februari 2024  tidak  dihitung.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  merekomendasikan bahwa model yang digunakan di setiap bulan adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Rekomendasi Prediksi Model Yang Digunakan Per Bulan Bulan Rekomendasi Model Parameter Januari RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100, EarlyStopping,L2 Regularization Februari RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100, EarlyStopping,L2 Regularization Maret RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100, EarlyStopping,L2 Regularization April Decision Tree  Features:2, Data Training:60%, Data Testing:40% Mei RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100, EarlyStopping,L2 Regularization Juni GRU Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100 Juli GRU Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:100 August RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:50 September RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:50 Oktober RNN Features:7, Data Training:60%, Data Testing:40%, Epoch:50 November  Decision Tree  Features:2, Data Training:60%, Data Testing:40%
Desember Decision Tree  Features:2, Data Training:60%, Data Testing:40%
Dari tabel diatas, maka didapat prediksi transaksi dibandingkan dengan data aktual pada bulan Januari 2022 hingga Desember 2024, yaitu sebagai berikut:

## Gambar 9. Hasil Prediksi Final
Adapun  hasil  akhir  yang  diperoleh  sesuai  gambar  diatas,  khususnya  pada  data  prediksi periode bulan Januari 2023 hingga bulan Februari 2024, belum sesuai dengan data aktual  yang didapat  tingkat  keakurasian  rata-rata  per  bulan  hanya  mencapai  71,43%.  Sebagai  antisipasi,  PT Bank  TBV  Syariah  perlu  melakukan  strategi  khusus  agar  dapat  meningkatkan  transaksi  diatas prediksi  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Selanjutnya,  terlebih  dahulu  melakukan  perhitungan Pearson untuk  mengetahui  tingkat  signifikan  antar  dua  variabel  yang  saling  berhubungan, semakin  besar  nilai  signifikan  yang  didapat,  maka  semakin  kuat  korelasinya  (Setiawan,  2024), dimana jika nilai r yx positif dan lebih besar dari nilai signifikan maka hasilnya valid, begitu juga sebaliknya.  Berikut  adalah  hasil  Validity  Testing  dalam  penilitian  ini  berdasarkan  pengisian kuisioner dari seluruh partisipan, yaitu:
Tabel 5. Validity Testing dengan Pearson Q Item Validity Testing: Pearson Value (r yx ) Status (Significance Level : 1%) Status (Significance Level : 5%) Final Validity Status S1 0,2916 Tidak Valid Tidak Valid Valid S2 0,3416 Tidak Valid Tidak Valid Valid S3 0,3330 Tidak Valid Tidak Valid Valid S4 0,2728 Tidak Valid Tidak Valid Valid S5 0,4285 Tidak Valid Tidak Valid Valid W1 0,1738 Tidak Valid Tidak Valid Valid W2 0,1981 Tidak Valid Tidak Valid Tidak Valid W3 0,6442 Valid Valid Valid W4 0,7298 Valid Valid Valid W5 0,3159 Tidak Valid Tidak Valid Valid W6 0,0319 Tidak Valid Tidak Valid Valid O1 0,0898 Tidak Valid Tidak Valid Valid O2 0,4753 Tidak Valid Tidak Valid Valid O3 0,2432 Tidak Valid Tidak Valid Valid O4 0,4260 Tidak Valid Tidak Valid Valid O5 0,3904 Tidak Valid Tidak Valid Valid O6 0,4849 Tidak Valid Tidak Valid Valid T1 0,4689 Tidak Valid Tidak Valid Valid T2 0,4982 Tidak Valid Valid Valid T3 0,6622 Valid Valid Valid T4 0,2764 Tidak Valid Tidak Valid Valid T5 0,3340 Tidak Valid Tidak Valid Valid
Penelitian  ini  menggunakan  rentang  genap  sebagaimana  yang  dijelaskan  sebelumnya untuk  menghindari  keragu-raguan  dalam  membuat  keputusan,  sehingga  status  atas  value  diatas dikonfigurasi  menjadi  rentang  antara  lain:  jika  value  dibawah  0,25  maka  statusnya Poor ,  jika value antara 0,25 hingga 0,50 statusnya Fair, jika value antara 0,50 hingga 0,75 maka statusnya Good , dan jika value diatas 0,75 maka statusnya Excellent . Berdasarkan Tabel 4, status final W2 memiliki keterbalikan atas korelasinya dengan keseluruhan nilai yang ada, namun masih relevan untuk  dilakukan  perhitungan  lebih  detail.  Dengan  demikian,  data  tersebut  dapat  dilanjutkan kedalam proses perhitungan SWOT.
Reliability Testing dilakukan untuk menginformasikan sejauh mana perbedaan skor yang telah  diperoleh  dapat  mencerminkan  perbedaan-perbedaan  atribut  yang  sebenarnya.  Hasil Reliability Testing secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Validity Testing dengan Cronbach Alpha
Questionnaire Item Reliability Testing: Cronbach Alpha Variant Final Reliability Status S1 0,7625 Reliable S2 0,3833 Somewhat Reliable S3 0,3625 Somewhat Reliable S4 0,3292 Somewhat Reliable S5 0,5958 Quite Reliable W1 0,6292 Reliable W2 0,3625 Somewhat Reliable W3 0,7833 Reliable
Questionnaire Item Reliability Testing: Cronbach Alpha Variant Final Reliability Status W4 0,2292 Somewhat Reliable W5 1,0625 Very Reliable W6 0,9625 Very Reliable O1 0,7833 Reliable O2 0,2292 Somewhat Reliable O3 0,3833 Somewhat Reliable O4 0,1625 Less Reliable O5 0,2958 Somewhat Reliable O6 0,2667 Somewhat Reliable T1 0,4625 Quite Reliable T2 0,3333 Somewhat Reliable T3 0,3333 Somewhat Reliable T4 0,7292 Reliable T5 0,2292 Somewhat Reliable
Output  dari  perhitungan  fitur reliabilitas statistics pada  alat  bantu  SPSS  dengan jumlah 16  partisipan  dan  22  pertanyaan  menghasilkan  nilai Cronbach's  alpha (α)  sebesar  0,587  atau masuk  dalam  kriteria Quite  Reliable karena  masih  dalam  rentang  0,40  dan  0,60,  sehingga kuisioner  masih  dapat  dinyatakan  valid  dan  reliabel,  sehingga  layak  untuk  diteliti  lebih  lanjut, sehingga didapat Matrix sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Matriks IFE & EFE No Code Calculation Sum Weight Rating Score IFAS 535 1 3,1085 Kekuatan (S) 260 0,4860 1,5664 1 S1 53 0,0991 3,3125 0,2972 2 S2 58 0,1084 3,625 0,4336 3 S3 53 0,0991 3,3125 0,2972 4 S4 49 0,0916 3,0625 0,2748 5 S5 47 0,0879 2,9375 0,2636 Kelemahan (W) 275 0,5140 1,5421 1 W1 43 0,0804 2,6875 0,2411 2 W2 43 0,0804 2,6875 0,2411 3 W3 50 0,0935 3,125 0,2804 4 W4 53 0,0991 3,3125 0,2972 5 W5 41 0,0766 2,5625 0,2299 6 W6 45 0,0841 2,8125 0,2523 EFAS 560 1 3,1000 Peluang (O) 307 0,5482 1,7446 1 O1 46 0,0821 2,875 0,2464 2 O2 53 0,0946 3,3125 0,2839 3 O3 50 0,0893 3,125 0,2679 4 O4 51 0,0911 3,1875 0,2732 5 O5 51 0,0911 3,1875 0,2732 6 O6 56 0,1 3,5 0,4 Ancaman (T) 253 0,4518 1,3554 1 T1 49 0,0875 3,0625 0,2625 2 T2 52 0,0929 3,25 0,2786 3 T3 52 0,0929 3,25 0,2786 4 T4 47 0,0839 2,9375 0,2518
No Code Calculation Sum Weight Rating Score IFAS 535 1 3,1085 Kekuatan (S) 260 0,4860 1,5664 5 T5 53 0,0946 3,3125 0,2839
Dari  hasil  diatas,  didapat  perolehan  total  skor  matriks  IFE  sebesar  3,1085  dan  matriks EFE  sebesar  3,1000  sehingga  masuk  dalam  strategi  pemasaran  pada  sel  I  atau  kuadran  1  yang berarti  strategi  tumbuh  dan  membangun.  Pada  posisi  ini,  PT  Bank  TBV  Syariah  dapat dimungkinkan untuk melakukan strategi sebagai berikut:
 Intensive  Strategy ,  meliputi  penetrasi  pasar  dengan  memperluas  jaringan  baru  atau memaksimalkan yang sudah ada dengan marketing collateral , strategi program dan promosi yang  progresif  dan  agresif,  serta  pengembangan  produk  dengan  cara  memodifikasi  produk agar  lebih  inovatif  atau growth  oriented  strategy dengan  memanfaatkan  peluang  yang  ada serta kekuatan internal yang dimiliki perusahaan (Widiyarini & Hunusalela, 2019).
 Integrative Strategy , meliputi kononsistensi terhadap rencana bisnis ke depan.
Gambar 10. Model Umum Hasil Matiks IE
Dari  penyusunan  strategi  pada  SWOT  Matrix,  dihasilkan  beberapa  alternatif  strategi antara lain:
 Meningkatkan  dan  mempertahankan  kualitas  produk  dan  layanan  untuk  memberikan pengalaman terbaik berbasis syariah (SO1).
 Meningkatkan sosialisasi dan promosi kepada nasabah baik secara langsung maupun tidak langsung  terkait  produk  dan  layanan  perbankan  syariah,  kualitas  teknologi  yang  dimiliki, serta informasi kesyariahan lainnya dengan menggunakan kanal yang ada maupun baru, dan dapat memanfaatkan media T* Corp , pemerintah, regulator, maupun mitra bisnis (SO2).
 Berperan aktif dalam kegiatan perbankan syariah dan berorientasi nasabah (SO3).
 Menciptakan  produk  dan  layanan  perbankan  syariah berbasis  digital  yang  lebih kompetitif sesuai kebutuhan nasabah dan memiliki daya saing yang kuat karena didukung penuh oleh seluruh unit bisnis dibawah naungan T* Corp . (ST1).
 Melakukan bundling pendanaan dan pembiayaan yang kompetitif sesuai ketentuan berlaku (WO1).
 Melakukan  sertifikasi  kompetensi  SDM  sehingga  dapat  membantu  mengedukasi  nasabah secara langsung maupun tidak langsung (WO2).
 Mempertahankan  hubungan  baik  dengan  existing  customer,  new  customer,  maupun  calon nasabah  dengan  menjaga  kualitas  pengetahuan  SDM  dan  selalu  konsisten  dengan  prinsip syariah (WT1).
 Menetapkan  strategi  pasar  dengan  menyesuaikan  model  bisnis  produk  dan  layanan  yang sudah ada maupun yang baru (WT2).
Untuk  menentukan  prioritas  strategi  secara  objektif  dengan  QSPM  (Widiyarini  & Hunusalela,  2019)  (Saputra  &  Kristiyanti,  2022)  (Amiruddin  et  al.,  2020),  seluruh  alternatif strategi  yang  dihasilkan  pada  matriks  SWOT  pada  Tabel  6  harus  dilakukan  evaluasi  lanjutan, yaitu dengan melakukan perhitungan TAS sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan TAS dengan Strategi SO
No Code Calculation Sum  Weight  Rating Score IFAS 535 1 3,1085 Kekuatan (S) 260 0,4860 1,5664 1 S1 53 0,0991 3,3125 0,2972 2 S2 58 0,1084 3,625 0,4336 3 S3 53 0,0991 3,3125 0,2972 4 S4 49 0,0916 3,0625 0,2748 5 S5 47 0,0879 2,9375 0,2636 Kelemahan (W) 275 0,5140 1,5421 1 W1 43 0,0804 2,6875 0,2411 2 W2 43 0,0804 2,6875 0,2411 3 W3 50 0,0935 3,125 0,2804 4 W4 53 0,0991 3,3125 0,2972 5 W5 41 0,0766 2,5625 0,2299 6 W6 45 0,0841 2,8125 0,2523 EFAS 560 1 3,1000 Peluang (O) 307 0,5482 1,7446 1 O1 46 0,0821 2,875 0,2464 2 O2 53 0,0946 3,3125 0,2839 3 O3 50 0,0893 3,125 0,2679 4 O4 51 0,0911 3,1875 0,2732 5 O5 51 0,0911 3,1875 0,2732 6 O6 56 0,1 3,5 0,4 Ancaman (T) 253 0,4518 1,3554 1 T1 49 0,0875 3,0625 0,2625 2 T2 52 0,0929 3,25 0,2786 3 T3 52 0,0929 3,25 0,2786 4 T4 47 0,0839 2,9375 0,2518 5 T5 53 0,0946 3,3125 0,2839
Adapun  hasil  pemilihan  strategi  khusus  pada  strategi  SO  sesuai  peletakan  kuadran  I, sehingga didapat menjadi sebagai berikut:
Gambar 11. Hasil Analisis QSPM - SO
Berdasarkan gambar diatas, hasil perhitungan TAS alternatif strategi kedua yang paling diprioritaskan untuk dilakukan oleh PT Bank TBV Syariah, yaitu  meningkatkan sosialisasi dan promosi  kepada  nasabah  baik  langsung  maupun  tidak  langsung  mengenai  produk  dan  layanan perbankan  syariah,  kualitas  teknologi  yang  dimiliki,  dan  informasi  syariah  lainnya  melalui saluran  yang  sudah  ada  maupun  yang  baru,  serta  dapat  memanfaatkan  media  T* Corp , pemerintah,  regulator,  dan  dunia  usaha.  bermitra  dengan  hasil  skor  TAS  sekitar  3,0474.  Selain itu,  strategi  yang  kedua  adalah  meningkatkan  dan  menjaga  kualitas  produk  dan  layanan  untuk memberikan  pengalaman  terbaik  berbasis  Syariah  dengan  hasil  skor  TAS  sekitar  2,2439. Selanjutnya  yang  ketiga  adalah  sebagai  pemain  yang  berperan  aktif  dalam  kegiatan  perbankan syariah dan berorientasi pada pelanggan dengan hasil skor TAS sekitar 1,5515.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa model RNN masih menghasilkan kinerja yang terbaik setidaknya  dapat  mewakili  7  periode  bulan  dalam  memprediksi  volume  transaksi  (trx_amount) dari  data  PT  Bank  TBV  Syariah  dengan  maksimal  akurasi  mencapai  87%  dan  rata-rata keakurasian  sebesar  69,48%.  Selain  itu  model  Decision  Tree  dan  GRU  juga  memiliki  kinerja prediktif  yang  lebih  baik  di  periode  bulan  tertentu  dengan  maksimal  akurasi  sebesar  84%  dan 78,99%  serta  rata-rata  keakurasian  sebesar  74,63%  dan  75,16%,  yang  mengindikasikan  bahwa kedua model tersebut masih cocok disandingkan dalam prediksi bulanan pada kasus ini, namun tidak untuk model LSTM yang belum dapat mewakili periode bulan. Oleh karena itu, PT Bank TBV Syariah dituntut untuk dapat mengoptimalkan secara khusus kapasitas dan kapabilitas yang dimiliki  yang  didukung  dari  hasil  analisis  QSPM  menunjukkan  keefektifan  dalam  memilih strategi pengembangan bisnis yang paling cocok untuk meningkatkan performa operasional dan transaksi PT Bank TBV Syariah.

## SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  akhir,  beberapa  rekomendasi  untuk  PT  Bank  TBV  Syariah adalah  perusahaan  perlu  segera  memperbaiki  penggunaan  layanan  dan  produk  perbankan syariah  yang  ada,  mengingat  banyaknya  masalah  yang  belum  terselesaikan  sepanjang  tahun 2022. Jika tidak segera ditangani, loyalitas nasabah dapat menurun dan berdampak negatif pada volume  transaksi  di  tahun  berikutnya.  Meskipun  produk  dan  layanan  PT  Bank  TBV  Syariah sudah memadai, upaya sosialisasi dan promosi masih perlu ditingkatkan, baik secara langsung maupun tidak langsung, dengan menekankan bahwa teknologi yang digunakan aman dan sesuai dengan  peraturan  regulator.  Selain  itu,  PT  Bank  TBV  Syariah  harus  memanfaatkan  fasilitas yang  diberikan  oleh  unit  bisnis  di  bawah  T* Corp secara  optimal,  karena  ini  merupakan kekuatan perusahaan dibandingkan dengan perbankan syariah lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abumohsen, M., Owda, A. Y., & Owda, M. (2023). Electrical Load Forecasting Using LSTM,
GRU, and RNN Algorithms. Energies , 16 (5). https://doi.org/10.3390/en16052283
Amiruddin, M. H., Andesta, D., & Widyaningrum, D. (2020). Pendekatan Metode SWOT dan QSPM Pada Strategi Pemasaran Produk Petis Udang (Studi Kasus : UD. Sahabat Barokah di Desa Sungonlegowo). JUSTI (Jurnal Sistem Dan Teknik Industri , I (4).
Lasatira, G. S., Hartomo, K. D., & Sembiring, I. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Pengaruh Minat  Belanja  Berdasarkan  Komentar  di  Marketplace  Menggunakan  Metode  Recurrent Neural  Network  (RNN). Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis , 13 (2),  112–119. https://doi.org/10.21456/vol13iss2pp112-119
Nilsen,  A.  (2022).  Perbandingan  model  RNN,  model  LSTM,  dan  model  GRU  dalam memprediksi  harga  saham-saham  LQ45. Jurnal  Statistika  Dan  Aplikasinya , 6 (1). https://doi.org/10.21009/JSA.06113
Panatagama,  A.  (2023,  July  9). Data  Exploration:  tahapan,  teknik,  dan  tipsnya .  Terralogiq. https://terralogiq.com/data-exploration
PT  Bank  TBV  Syariah.  (2022). Surat  Keputusan  direksi  tentang  organisasi  kantor  pusat  dan distribusi pemasaran PT Bank TBV Syariah . PT Bank TBV Syariah. PT Bank TBV Syariah. (2023a). Annual Report 2022: digital innovation for a broader reach . https://www.megasyariah.co.id/id/tentang-kami/laporan-keuangan-perusahaan/laporan- tahunan
PT Bank TBV Syariah. (2023b). Rencana Bisnis Bank PT Bank TBV Syariah 2024-2026 . PT  Bank  TBV  Syariah.  (2023c,  July  7). Company  profile  of  PT  Bank  TBV  Syariah .  PT  Bank TBV  Syariah.  https://www.megasyariah.co.id/id/tentang-kami/profil-perusahaan/sejarah- perusahaan
Revita,  T.  (2022,  November  30). Koefisien  Korelasi:  pengertian,  rumus,  dan  contohnya . DailySocial. https://dailysocial.id/post/koefisien-korelasi
Rong, J., Wang, D., Zhang, B., & Wang, Y. (2022). Research on the Forecast of the Combined GRU  Model  Based  on  the  Optimized  Bat  Algorithm  in  the  Bank  Transaction  Volume. Mobile Information Systems , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/6837395
Rura,  G.,  Findi,  M.,  &  Suprayitno,  G.  (2023).  Value  Creation  Strategy  in  Micro  Products  of Bank  Syariah  Indonesia  (Case  Study  of  Bank  Syariah  Indonesia) Jakarta  Region  period 2021-2022. Manajemen IKM , 18 (1), 11–17. https://doi.org/10.29244/mikm.18.1.11-17 Saputra,  I.,  &  Kristiyanti,  D.  A.  (2022). Machine  Learning  Untuk  Pemula (1st  ed.,  Vol.  1).
Informatika. Setiawan,  A.  (2024,  January  13). Korelasi  Pearson:  Memahami  dan  Menggunakan  dalam Analisis Data Statistika . Smartstat. https://www.smartstat.info/materi/statistika/korelasi/korelasi-pearson.html
Sianturi, T. B., Cholissodin, I., & Yudistira, N. (2023). Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory  (LSTM)  berbasis  Multi  Fungsi  Aktivasi  Terbobot  dalam  Prediksi  Harga Ethereum. Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 7 (3),  1101–1107. http://j-ptiik.ub.ac.id
Siregar, M. (2020). Analisis strategi pemasaran menggunakan metode SWOT dan Quantitative Strategic  Planning  Matrix  (QSPM)  (studi  kasus:  Toko  Cahaya  Fajar) [Skripsi, Universitas islam Negeri Sultan Syarif kasim Riau]. http://repository.uin- suska.ac.id/id/eprint/30099
Sugiyono, S. (2021). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D (3rd ed.). Alfabeta. Widiyarini,  W.,  &  Hunusalela,  Z.  F.  (2019).  Perencanaan  strategi  pemasaran  menggunakan analisis  SWOT  dan  QSPM  dalam  upaya  peningkatan  penjualan  PT  Primavista  Solusi. JABE (Journal of Applied Business and Economic) , 5 (4), 384–397. https://doi.org/10.30998/jabe.v5i4.4186
Yulianingsih,  Y.,  Akhirina,  T.  Y.,  &  Niswati,  Z.  (2022).  Pengembangan  Model  RNN  LSTM pada Prediksi Produksi Daging Sapi dalam Perencanaan Pembangunan Nasional. Faktor Exacta , 15 (3), 200. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i3.12820