Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
Analisis Potensi Dana Retail pada Nasabah PT. Bank Tabungan Negara (Persero), Tbk. Dengan Metode Decision Tree dan Naive Bayes Berbasis Optimize Selection (Evolutionary)
(Study Kasus: PT. Bank Tabungan Negara Kantor Kas Season City)
Ahmad Fauzi 1 , Tukiyat 2
STMIK ERESHA, Tangerang Selatan Universitas Respati Indonesia E-mail: 1 fauzialbetawi@gmail.com, 2 dimastuky@gmail.com

## Abstrak
Dengan  rata-rata  nasabah  dari  kalangan  menengah  kebawah  atau  nasabah  retail  bank  harus mampu  memanfaatkan  potensi  yang  ada  pada  dana  retail  tersebut.  Untuk  memanfaatkan  potensi  yang ada  pada  dana  retail  secara  optimal  perlu  dilakukan  klasifikasi  terhadap  data  nasabah  yaitu  nasabah berpotensi  dan  tidak  berpotensi.  Untuk  mengklasifikasi  data  dapat  diterapkan  teknik  klasifikasi  data maining menggunakan metode Decision Tree dan Naïve Bayes dengan ditambah metode optimasi Optimize Selection  (Evolutionary)  untuk  peningkatan  hasil  nilai  akurasinya.  Dalam  penelitian  ini  data  diambil  dari klasifikasi data nasabah pada tahun 2017 dengan jumlah 217 terdiri dari 10 atribut, 9 atribut prediksi dan 1 atribut tujuan. Selanjutnya akan diterapkan kedalam aplikasi Rapidminer 5.3, dalam penerapannya metode Naïve  Bayes  memiliki  nilai akurasi  92.17%  setelah dioptimasi nilai akurasinya  meningkat  menjadi  94,47% sementara  metode  Decision  Tree  memiliki  nilai  akurasi  89,40%  setelah  dioptimasi  nilai  akurasinya meningkat menjadi 94.01%. Dengan demikian nilai akurasi metode Naïve Bayes lebih tinggi dibandingkan Decision  Tree,  maka  dalam  penerapan  metode  untuk  klasifikasi  data  nasabah  pada  PT.  Bank  Tabungan Negara Kantor Kas Season City metode Naïve Bayes lebih baik dibandingkan metode Decision Tree dengan berbasis Optimize Selection (Evolutionary).
Kata kunci : Dana Retail, maintenance, Naive Bayes, Decision Tree, Optimize selection (Evolutionary).

## Abstract
With the average customer from the middle to lower or retail bank  customers  must be able to utilize the potential that exists in the retail fund. To utilize the available potential of retail funds optimally, it is necessary to classify customer data, namely potential and non-potential customers. To classify the data can  be  applied  maining  data  classification  techniques  using  the  Decision  Tree  and  Naïve  Bayes  methods with the Optimize Selection (Evolutionary) optimization method to increase  the accuracy of the results. In this  study  data  is  taken  from  customer  data  classification  in  2017  with  217  numbers  consisting  of  10 attributes, 9 prediction attributes and 1 goal attribute. Furthermore, it will be applied to the Rapidminer 5.3 application. In its application, the Naïve Bayes method has an accuracy value of 92.17% after optimized the accuracy value increases to 94.47% while the Decision Tree method has an accuracy value of 89.40% after optimized the accuracy value increases to 94.01%. Thus  the accuracy value of the Naïve Bayes  method is higher than the Decision Tree, so in the application of methods  for classification of customer data on  PT. Bank Tabungan Negara Kantor Kas Season City methods Naïve Bayes better than the Decision Tree method based Optimize Selection (Evolutionary).
Keywords : Retail Funds, Maintenance, Naive Bayes, Decision Tree, Optimize Selection (Evolutionary).
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
PT.  Bank  Tabungan  Negara  merupakan salah  satu  lembaga  keuangan  yang  dimiliki oleh  pemerintah  Indonesia,  pada  perjalanan bisnisnya  PT.  Bank  Tabungan  negara  lebih dikenal dengan Bank yang menyalurkan kredit perumahan  (KPR)  khususnya  pada  kredit perumahan  bersubsidi.  Dalam  menyalurkan kredit  perumahan PT.  Bank  Tabungan  Negara memerlukan  dana  besar  meskipun  terdapat dana  bantuan  dari  pemerintah.  Untuk menutupi  kekurangan  dana  tersebut    salah satu  langkah  yang  dilakukan  oleh  PT.  Bank Tabungan  Negara  yaitu  mengoptimalkan potensi  dana  retail  .  Melihat  dari  jumlah nasabah  yang  banyak  dari  kalangan  kelas menengah  kebawah,  maka  potensi  yang mampu  dioptimalkan  yaitu  pengembangan dana retail pada masing-masing wilayah salah satunya  PT.  Bank  Tabungan  Negara    Kantor Kas Season  City .  Dalam  mengoptimalkan potensi  tersebut  perlu  dilakukan  klasifikasi terhadap nasabah potensi dan tidak berpotensi  dari  analisa  kepala  cabang
berdasarkan  peningkatan  saldo  awal  dengan saldo akhir tahun.
Hasil  klasifikasi  berdasarkan  jumlah account tabungan  baru  di  tahun  2017  yaitu sebesar 217 account dimana dari 217 account tersebut  hanya  47%  (101)  nasabah  yang diprediksi  berpotensi  sementara  sisanya sebanyak 53% (116) nasabah tidak berpotensi. Dalam  mengklasifikasikan  data  tersebut proses  analisa  dilakukan  oleh  seorang  kepala cabang  berdasarkan  dengan  peningkatan saldo nasabah. Kendala yang sering ditemukan adalah adanya nasabah yang tidak terklasifikasi  namun  memberikan  kontribusi dalam  peningkatan  dana  retail.  Untuk  itu diperlukan  sebuah  metode  yang  dapat memperbaiki hasil klasifikasi manual tersebut. Dalam  hal  mengklasifikasi  data  nasabah tersebut  dapat  diterapkan  teknik  klasifikasi data  maining  menggunakan  metode Naive Bayes dan Decision  Tree dengan  ditambah metode optimasi Optimize Selection (Evolutionary). Dengan harapan setelah diolah dengan  data  mining  dapat  membantu memperbaiki    hasil  klasifikasi  data  nasabah
2. METODE PENELITIAN
2.1. Analisa Kebutuhan
Dalam proses analisa kebutuhan penelitian,  data  yang  didapat  merupakan  data yang  tercatat  pada  PT.  Bank  Tabungan  Negara Kantor  Kas Season  City dengan  data  nasabah
tabungan  baru  pada  tahun  2017.  Penelitian  ini bersifat deskriptif kuantitaif,  dimana  pada penelitian  ini  merupakan  pengklasifikasian  data untuk mendapatkan hasil berupa angka yang akan menjadi  parameter  dalam  mengambil  suatu keputusan.  Selanjutnya data yang telah ada akan dijadikan  data  latih  dan  data  uji  yang  nantinya
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
akan  diolah  menggunakan software Rapidminer 5.3.  Ada  beberapa  metode  dalam  pengambilan data pada penelitian ini yaitu meliputi:
a. Metode Pemilihan Sampel
Dalam  pemilihan  sampel  data diambil  berdasarkan  kebutuhan  dan hanya  sebatas  data  nasabah  baru dalam produk  tabungan  tahun 2017 dengan  jumlah  sampel  nasabah sebanyak  217,  dari  bulan  november 2016  sampai  dengan  bulan  oktober 2017, dengan rata-rata penambahan account tabungan  baru  pada  setiap bulannya  berkisar  antara  15  sampai dengan  20 account .  Data  diambil melalui  laporan  awal  tahun  2018 perusahaan  dalam  proyeksi  data nasabah berpotensi.
a. Metode Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data  peneliti mendapatkannya melalui
permintaan  data  yang  sudah  ada pada perbankan berupa data skunder  yang  diperoleh  dari  PT. Bank  Tabungan  Negara  Kantor  Kas Season City .

## 2.2. Variabel Penelitian
Terdapat dua variabel yaitu variabel independen (x) dan variabel dependen (y).
Variabel Independen (x) Variabel Dependen (y) Usia (x1) Berpotensi (y1) Jenis Kelamin (x2) Tidak Berpotensi (y2) Status Perkawinan
(x3)
Pendidikan (x4)
Pekerjaan (x5)
Penghasilan (x6)
KPR (x7)
E-Banking (x8)
Aktivitas Tabungan (x9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  bersumber  dari  laporan  awal tahun 2018 PT. Bank Tabungan Negara Kantor Kas Season  City .  Data  merupakan  hasil klasifikasi dari 217 nasabah pada tahun 2017, sebanyak  47%  nasabah  terklasifikasi  sebagai nasabah  berpotensi  dan  53%  nasabah terklasifikasi sebagai nasabah tidak berpotensi. Pada data nasabah ini terdiri dari 10  atribut,  9  atribut  predictor  dan  1  atribut tujuan.
4.1. Pemodelan Data Metode Decision Tree dan Naïve Bayes Dengan RapidMiner Pada  pemodelan  ini  data  nasabah
dapat dibuat suatu model dengan
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
menggunakan Rapidminer 5.3. Dengan desain model sebagai berikut :
Gambar 1. Pemodelan Data Decision Tree

## 4.2. Pengujian Data dengan Validasi
Metode Decision Tree dan Naïve Bayes
Data  set  yang  telah  ada  akan
divalidasi menggunakan 10-folds cross
validation , dimana data secara acak ( Random )
Gambar 2. Pemodelan Data Naïve Bayes
akan dibagi menjadi 10 bagian. Pembagian 10 bagian  merupakan  metode  yang  paling  tepat untuk mendapatkan estimasi terbaik menentukan kesalahan.
Gambar 3. Validasi Metode Decision Tree dan
Naive Bayes
Gambar 4. Subproses Validasi Decision Tree
Gambar 5. Hasil Proses Validasi Decision Tree
Gambar 6. Grafik ROC dari Metode Decision Tree
Gambar 7. Hasil Proses Validasi Naïve Bayes
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
4.3. Perbandingan Metode Decision Tree dengan Naïve Bayes Menggunakan
Metode Optomize Selection

## (Evolutionary)
Dari  hasil  validasi  kedua  metode tersebut  selanjutnya  akan  di  tambahkan kedua  algoritma  tersebut  dengan  metode optimize  Selection ( Evolutionary ).  Kombinasi
metode seleksi fitur dilakukan untuk mendapatkan akurasi yang tinggi.
Gambar  8.  Validasi Decision  Tree ditambah Optimize Selection(Evolutionary)
Gambar  9.  Hasil Validasi Decision  Tree ditambah Optimize Selection(Evolutionary)
Selanjutnya melihat hasil dari
validasi metode Naïve Bayes dengan
ditambah metode optimasi Optimize Selection (Evolutionary).
Gambar  10.  Hasil Validasi Naïve  Bayes ditambah Optimize Selection(Evolutionary)
Gambar 11. Grafik ROC Validasi Naïve Bayes ditambah Optimize Selection(Evolutionary)

## 4.4. Pembahasan Hasil
Berdasarkan hasil percobaan, menunjukkan  bahwa  penggunaan Optimize Selection  (Evolutionary) dapat  meningkatkan akurasi algoritma Decision Tree sebesar 4.61% dari  89,40%  menjadi  94,01%,  sedangkan untuk algoritma Naive Bayes terjadi peningkatan  sebesar  2.3%  dari  92,17% menjadi 94,47%. Dibawah ini tabel perbandingan  hasil  pengolahan  data  mining metode Decision Tree dengan Naïve Bayes:
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan pemodelan  menggunakan  algoritma Decision Tree dan  Naïve  Bayes  dengan  menggunakan
teknik optimasi Optimize
Selection (Evolutionary) sebagai  teknik  pembanding.
Lokus  penelitian  ini  adalah  di  PT  Bank Tabungan  Negara  Kantor  Kas Season  City .
Fokus  penelitian  ini  adalah  penerapan algoritma beserta komparasinya. . Ada
beberapa  kesimpulan  yang  dapat  kita  ambil seperti sebagai berikut:
a. Algoritma Decision  Tree dan Naïve
Bayes dapat  di  implementasikan
dalam memprediksi nasabah
berpotensi  dan  tidak  berpotensi dengan  tingkat  akurasi  yang  sangat baik.
b. Terbukti  bahwa  penambahan  seleksi fitur Optimize Selection (Evolutionary)
dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi kinerja  algoritma Decision  Tree dan
Naïve  Bayes ,  adapun  nilai  akurasi terbaik adalah 94,47% yang dihasilkan
oleh Naïve Bayes setelah penambahan Optimize Selection
(Evolutionary) .
c. Algoritma Decision  Tree dan Naïve Bayes mengalami  peningkatan  nilai
akurasi yang berbeda setelah
dioptimasi. Berdasarkan hasil penelitian  algoritma Decision  Tree
mengalami peningkatan akurasi
sebesar  4.61%  sedangkan  algoritma
Naïve  Bayes memiliki  peningkatan sebesar 2.3%. Namun secara keseluruhan hasil akurasi dari metode Naive  Bayes tetap  yang  terbesar, meskipun  peningkatan  nilai  akurasi setelah  dioptimasi  lebih  rendah  dari pada metode Decision Tree .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Andriani, A. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree Dalam Pemberian Beasiswa Study Kasus: AMIK BSI Yogyakarta. Citec Journal , 1-6.
[2]Fatmawati. (2016). Perbandingan Algoritma
Klasifikasi Data Mining Model C4.5
Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes. Techno Nusa
Mandiri , 50-59.
[3]Hastuti, K. (2012). Analisis Algoritma Komparasi Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Nonaktif.
Semantik 2012 , 1-9.
[4]Kurniawan, A. (2017). Perbandingan Dan Optimasi Algoritma Naïve Bayes Dengan Decision Tree Menggunakan
Forward Selection Pada Pola Penerimaan Program Raskin. TESIS .
Jurnal Administrasi Dan Manajemen Vol 9 no 1                                                                            E-ISSN: 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen
[5]Mabrur, A. G., & Lubis, R. (2012).
Penerapan Data Maining Untuk Memprediksi Kreteria Nasabah Kredit.
Jurnal Komputer Dan Informatika (KOMPUTA) , 1-5.
[6]Rosandy, T. (2016). Pebandingan Metode Nive Bayes Classifier Dengan Metode Decision Tree (C4.5) Untuk Menganalisa Kelancaran Pembiayaan
(Study Kasus: KSPPS/BMT Al-Fadhilla).
Jurnal Tim Darmajaya , 1-11.
[7]Saeifullah, A., & Moedjiono. (2013). Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan tepat Waktu. InfoSys Journal , 1-14.
[8]Saleh, A. (2015). Implementasi Metode
Klasifikasi Naive Bayes Dalam
Memprediksi Besarnya Penggunaan
Listrik Rumah Tangga. Citec Journal , 1-
[9]Syarli. (2016). Metode Naive Bayes Untuk
Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi).
Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 1-5.
[10]Wahyuni, D. T., Sutojo, T., & Luthfiarta, A. (t.thn.). Prediksi Hasil Pemilu Legislatif DKI Jakarta Menggunakan Naive Bayes Dengan Algoritma Gebetika sebagai Fitur Seleksi. 1-13.
[11]Widiastuti, D. (2010). Analisa
Perbandingan Algoritma SVM, Naive Bayes, Dan Decision Tree Dalam Mengklasifikasikan Serangan (Attacks) Pada Sistem Pendeteksi Intrusi. 1-8.