DOI: https://doi.org/10.53754/iscs.v2i1.369
PENERAPAN DATA MINING PADA SUKU BUNGA INVESTASI DEPOSITO DI INDONESIA MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN PROFITABILITAS (Application  of  Data  Mining  on  Deposit  Investment  Rate  in Indonesia Using K-Means Clustering Method for Profitability Clustering)
Arief Wibowo 1 , Raden Sasongko 2 12 Universitas Budi Luhur Email: arief.wibowo@budiluhur.ac.id
Abstract:  Investment  in  Indonesia  has  several  types,  one  of  which  is deposits  through  banks,  namely  individual  or  collective  customers lending  excess  funds  to  banks  and  channeling  them  in  the  form  of credit.  This  research  is  about  clustering  on  several  Banks,  those  are Regional,  Private,  Foreign,  Persero  and  General  Banks  which  have different interest rates for investments. The method used in this study is  the  Knowledge  Discovery  using  Database  (KDD)  method,  using RapidMiner  tools.  The  algorithm  used  to  perform  clustering  is  the  K- Means algorithm. The data that was used is data on investment credit interest  rates  from  several  banks  in  Indonesia  obtained  from  BPS (Central  Statistics  Agency)  Indonesia.  This  data  is  taken  from  2009- 2020. The clustering results obtained are 3 clusters, where cluster 1 is Regional  Bank,  which  turns  out  to  have  stable  and  high  loan  interest rates,  then  cluster  2  is  Foreign  Bank,  which  also  has  the  lowest  and unstable  interest  rate.  While  cluster  3  is  a  private  bank  and  a  state- owned company, these two banks have similar interest rates and levels of  stability.  In  addition,  these  two  banks  are  in  the  middle  for investment options.
Keywords; Clustering,  ,  Investment  Loan  Interest  Rate,  K-Means, Knowledge Discovery using Database, RapidMiner.

## PENDAHULUAN
Instrumen  investasi terdiri  dari beberapa jenis mulai dari pasar modal, deposito, obligasi dan  lainya.  Investasi  yang  sehat  merupakan  investasi  yang  menghasilkan  profit  atau keuntungan  yang  bertumbuh  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  salah  satu  investasi  yang tetap  bertumbuh  adalah  investasi  dalam  bentuk  deposito.  Deposito  merupakan  suatu instrumen  investasi  yang  meminjamkan  dana  berlebih  kepada  pihak  perbankan  dan kemudian  dana  tersebut  akan  disalurkan  kepada  nasabah  atau  pengusaha  yang membutuhkan tambahan modal dalam bentuk kredit. Peran perbankan dalam hal ini sangat dibutuhkan  untuk  membantu  pengalokasian  agar  alokasi  dana  dapat  efisien.  Dalam menjalankan  investasi  dalam  bentuk  deposito  keuntungan  yang  diperoleh  oleh  investor dalam  bentuk  persentase  dari  dana  yang  dipinjamkan  atau  lebih  dikenal  dengan  suku bunga.
Suku bunga investasi yang berasal dari deposito biasanya berbeda untuk setiap bank dan berdasarkan waktu, menurut Yunita (2016) nilai suku bunga tergantung pada masing- masing  bank  menentukan  kebijakannya.  Dengan  demikian  tingkat  suku  bunga mencerminkan  tingkat  kelangkaan  atau  kecukupan  dana  di  masyarakat,  sehingga  tingkat suku bunga mempunyai kaitan yang cukup erat dengan berbagai indikator ekonomi lainnya. Di sisi internal tingkat suku bunga berkaitan dengan inflasi, permintaan dalam negeri dan nilai  tukar  rupiah.  Dalam  lingkup  eksternal  tingkat  suku  bunga  sangat  berperan  terhadap arus modal masuk dan keluar.
Keuntungan  dalam  bentuk  suku  bunga  (profitable)  deposito  dapat  digolongkan menjadi beberapa bagian yaitu bunga rendah, bunga sedang dan tinggi, hal ini bisa dikaji melalui clustering atau pengelompokan suku bunga secara otomatis berdasarkan nilai pada masing-masing  bank  dan  waktu.  Analisis  ini  sangat  berguna  untuk  mendapatkan  tingkat
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
keuntungan atau profitabel yang tinggi dengan melihat kategori suku bunga sehingga para investor lebih tertarik untuk meminjamkan dananya kepada bank tertentu.
Nurdiawan  (2018)  melakukan  penelitian  yang  berhubungan  dengan  data  mining menggunakan  metode  Naive  bayes  untuk  proses  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk mengoptimalisasi  strategi  pemasaran,  dimana  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  untuk mendapatkan  hasil  dengan  cepat  dan  tepat  sehingga  penelitian  ini  didapatkan  hasil optimasi  sebesar  65%  dan  akurasi  untuk  metode  klasifikasi  sebesar  82,08%  sehingga penelitian  ini  terbilang  sangat  akurat  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  untuk mendapatkan  hasil  dengan  akurasi  yang  tinggi  sehingga  pada  penelitian  ini  aplikasi RapidMiner digunakan sebagai tool utama untuk melakukan pengolahan data.
Dwiastuti  (2020)  Penelitian  ini  mengangkat  tema  terkait  dengan  pengaruh  sektor perbankan terhadap proses pertumbuhan ekonomi indonesia, dimana studi kasus dilakukan di daerah Kalimantan Barat dengan melihat indikator kredit modal kerja, kredit investasi dan  kredit  konsumsi  dengan  metode  regresi  analisis  berganda,  dan  hasil  penelitian menghasilkan  bahwa  kredit  investasi  dan  kredit  konsumsi  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  kabupaten  Kalimantan  Barat,  sehingga  dari penelitian  ini  didapatkan  kredit  investasi  bisa  menjadikan  sebuah  acuan  untuk pertumbuhan  ekonomi  yang  menandakan  perputaran  dana  di  sektor  perbankan  berjalan lancar.
Penelitian yang dilakukan oleh Harianto (2016) implementasi dari K-means clustering dimana pada penelitian tersebut berfokus kepada membangun sebuah system berbasis web untuk  mengolah  data  dan  mengkelompokan  berdasarkan  cluster,  penelitian  ini menggunakan  data  yang  bersumber  dari  data  keuangan  perusahaan  pada  sector pertambagan  dan  industry  barang  konsumsi  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  rasio profitabilitas di setiap perusahaan. Pada penelitian ini yang membedakan adalah data yang digunakan  tetapi  metode  yang  digunakan  sama  yaitu  K-means  clustering  untuk mengelompokan  berbagai  bank  yang  memberikan  kredit  investasi  sehingga  mengetahui profitabiitas untuk setiap kelompok tersebut.
Maka  dari  itu  penelitian  ini  akan  melakukan  analisa  terhadap  suku  bunga  deposito investasi dari berbagai jenis bank dengan menggunakan metode k-means clustering untuk mendapatkan kelompok perb ankan berdasarkan nilai suku bunga dengan judul “Penerapan Data mining pada Suku Bunga Investasi Deposito di Indonesia Menggunakan Metode K-means Clustering untuk Pengelompokan Profitabilitas”. Yang bertujuan untuk meningkatkan minat daripada  investor  untuk  melakukan  kegiatan  investasi  pada  kelompok  perbankan  yang memiliki  nilai  profitabilitas  tinggi  dan  mendorong  perbankan  yang  memiliki  profitabilitas rendah  untuk lebih bersaing meningkatkan nilai suku bunga sehingga perputaran ekonomi Indonesia lebih besar.

## METODE
Penelitian ini menggunakan tools Rapid Mining dalam mengaplikasikan metode KDD. Dalam melakukan clustering Metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif  artinya  penelitian  yang  dilakukan  adalah  menekankan analisisnya pada data-data numeric (angka), yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang  jelas  mengenai  suatu  keadaan  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dengan  cara menyajikan,  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  tersebut  sehingga  menjadi  informasi baru  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  mengenai  masalah  yang  sedang  diteliti. Adapun  tahapan  yang  dilakukan  berdasarkan  kepada  Knowledge  Discovery  Data  (KDD) adalah sebagai berikut;
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies

## Gambar 1 Metode Knowledge Discovery using Database

## 2.1 Data Selection
Data  Selection  ini  bertujuan  untuk  membuat  himpunan  data  target,  pemilihan  himpunan data,  atau  memfokuskan  pada  subset  variabel  atau  sampel  data,  dimana  penemuan (discovery)  akan  dilakukan.  Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.

## 2.2 Data Preprocessing
Dalam  proses  preprocessing  data, dilakukan  pembersihan  data  dari missing  value dan outlier .  Selain  itu  proses  lainnya  adalah cleaning mencakup  antara  lain  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten, dan memperbaiki  kesalahan pada data, seperti  kesalahan  cetak  (tipografi).  Dilakukan  proses  enrichment,  yaitu  proses “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang  relevan  dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.

## 2.3 Data Transformation
Untuk menentukan variabel target  dan peubah dilakukan pada tahap ini. Pencarian fitur- fitur  yang  berguna  untuk  mempresentasikan  data  bergantung  kepada  goal  yang  ingin dicapai.  Merupakan  proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses ini merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

## 2.4 Data Mining
Proses dari data mining adalah merupakan proses dari proses KDD itu sendiri. Proses dalam discovery  knowledge  bisa  dilakukan  dengan  cara  misalnya  klasifikasi,  regresi,  clustering, dll. Pemilihan algoritma data mining untuk pencarian (searching), Proses Data mining yaitu proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining  sangat bervariasi.  Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

## 2.5 Data Interpretation
Penerjemahan  pola-pola  yang  dihasilkan  dari  data  mining.  Pola  informasi  yang  dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang  berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kajian Teori

## 3.1.1 Bank
Kata  bank  berasal  dari  bahasa  Italia  “banca ‟ yang  berarti “ bence ‟ yaitu  suatu  bangku tempat  duduk.  Sebab,  pada  zaman  pertengahan,  pihak  bankir  Italia  yang  memberikan pinjaman-pinjaman  melakukan  usahanya  tersebut  dengan  duduk  dibangku-bangku  di halaman  pasar.  Istilah  bank  dimaksudkan  sebagai  suatu  jenis  pranata  finansial  yang melaksanakan jasa-jasa keuangan yang cukup beraneka ragam, seperti pinjaman, memberi pinjaman,  mengedarkan  mata  uang,  mengadakan  pengawasan  terhadap  mata  uang, bertindak  sebagai  tempat  penyimpanan  untuk  benda-benda  berharga,  membiayai  usaha- usaha perusahaan.
Berdasarkan  SK  Menteri  Keuangan  RI  No.  792  Tahun  1990,  pengertian  bank  adalah Bank  merupakan  suatu  badan  yang  kegiatannya  dibidang  keuangan  melakukan penghimpunan  dana  dan  penyaluran  dana  kepada  masyarakat  terutama  guna  membiayai investasi perusahaan.
Dari pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa bank adalah lembaga keuangan yang menghimpun  serta  menyalurkan  dari  masyarakat  kepada  masyarakat  melalui  tabungan, pinjaman dalam bentuk kredit yang terus diputar.

## 3.1.2 Investasi
Investasi  adalah  komitmen  atas  sejumlah  dana  atau  sumber  daya  lainnya  yang  dilakukan pada  saat  ini,  dengan  tujuan  memperoleh  sejumlah  keuntungan  dimasa  datang,  Istilah investasi  bisa  berkaitan  dengan  berbagai  macam  aktivitas.  Menginvestasikan  dana  pada sektor  riil  (tanah,  emas,  mesin  atau  bangunan)  maupun  aset  finansial  (deposito,  saham atau obligasi), merupakan aktivitas yang umum dilakukan.
Menurut Menurut Suindyah (2017) kegiatan investasi yang dilakukan oleh masyarakat secara  terus  menerus  akan  meningkatkan  kegiatan  ekonomi  dan  kesempatan  kerja, meningkatkan  pendapatan  nasional  dan  meningkatkan  taraf  kemakmuran  masyarakat. Peranan ini bersumber dari tiga fungsi penting dari kegiatan investasi, yakni (1) investasi merupakan  salah  satu  komponen  dari  pengeluaran  agregat,  sehingga  kenaikan  investasi akan meningkatkan permintaan agregat, pendapatan nasional serta kesempatan kerja; (2) pertambahan  barang  modal  sebagai  akibat  investasi  akan  menambah  kapasitas  produksi; (3) investasi selalu diikuti oleh perkembangan teknologi.

## 3.1.3 Deposito
Deposito adalah simpanan yang penarikannya hanya dapat dilakukan pada waktu tertentu berdasarkan  perjanjian  nasabah  penyimpan  dengan  bank  (Undang-Undang  No.  10  Tahun 1998).  Deposito  merupakan  salah  satu  tempat  bagi  nasabah  untuk  melakukan  investasi dalam bentuk surat-surat berharga. Pemilik deposito disebut dengan deposan. Bunga yang diberikan  kepada  para  deposan  merupakan  bunga  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan simpanan  giro  atau  tabungan.  Keuntungan  bagi  bank  dengan  menghimpun  dana  lewat deposito  adalah  uang  yang  tersimpan  relatif  lama,  mengingat  deposito  memiliki  jangka waktu  yang  relatif  panjang  dan  frekuensi  penarikan  yang  juga  jarang.  Jangka  waktu deposito  adalah  1  bulan,  3  bulan,  6  bulan,  12  bulan,  atau  24  bulan.  Semakin  lama deposito, tingkat suku bunganya seharusnya akan semakin besar pula.

## 3.1.4 Suku bunga
Tingkat  suku  bunga  menjadi  acuan  seberapa  besar  imbalan  yang  akan  diperoleh  atas sejumlah  dana  yang  dipercayakan  oleh  investor  atau  nasabah  kepada  bank  yang bersangkutan. Sehingga, penting bagi pihak perbankan untuk menganalisis sejumlah faktor untuk  menetapkan  suku  bunga  yang  ditargetkan  sesuai  dengan  kondisi  perbankan  dan keadaan perekonomian. Menurut Yunita (2016) tingkat bunga ditentukan oleh permintaan dan  penawaran  akan  uang  (ditentukan  dalam  pasar  uang).  Perubahan  tingkat  suku  bunga
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
selanjutnya  akan  mempengaruhi  keinginan  untuk  mengadakan  investasi,  misalnya  pada surat  berharga,  dimana  harga  dapat  naik  atau  turun  tergantung  pada  tingkat  bunga  (bila tingkat bunga naik maka surat berharga turun dan sebaliknya), sehingga ada kemungkinan pemegang surat berharga akan menderita capital loss atau gain.

## 3.1.5 K-Means Clustering
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk melakukan pengelompokan/clustering suatu data. Ada banyak pendekatan untuk membuat cluster, diantaranya adalah membuat aturan yang mendikte keanggotaan dalam group yang sama  berdasarkan  tingkat  persamaan  diantara  anggota-anggotanya.  Pendekatan  lainnya adalah  dengan  membuat  sekumpulan  fungsi  yang  mengukur  beberapa  properti  dari pengelompokan  tersebut  sebagai  fungsi  dari  beberapa  parameter  dari  sebuah  clustering. Metode  K-Means  adalah  metode  yang  termasuk  dalam  algoritma  clustering  berbasis  jarak yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada atribut  numerik.  Proses  Pengelompokan  data  dengan  metode  K-Means  adalah  sebagai berikut (Windha, 2015):
1. Menentukan berapa jumlah cluster
2. Menempatkan data ke dalam cluster secara acak
3. Hitung centroid rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
4. Menempatkan masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat
5. Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan  nilai  centroid,  ada  yang  di  atas  nilai  threshold  yang  ditentukan  atau apabila perubahan nilai pada object function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan.

## 3.1.6 RappidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang  bersifat  terbuka  (open  source).  RapidMiner adalah  sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text  mining  dan analisis  prediksi.  RapidMiner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan  wawasan  kepada  pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling baik. RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi (Aprilia, 2013).
Beberapa fitur dari Rapidminer adalah (Uska, dkk, 2020):
1. Open source
2. Multi-Platform Language (Python, Java, dll)
3. Memiliki interface yang memudahkan penggunaannya
4. Memiliki fitur automodel untuk aplikasi machine learning dan deep learning.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Deskripsi Data
Data  suku  bunga  kredit  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs  Badan Pusat Statistik Indonesia yang bebas untuk diakses. Data yang tersedia merupakan rekaman data suku bunga kredit per bulan untuk tiap tahun, yaitu dari tahun 2008 sampai dengan
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01

## ASCARYA

## Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
2021.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  rekaman  2008  sampai  dengan  2020.  Untuk gambaran data bisa dilihat pada gambar tabel berikut;

## Gambar 2 Data suku bunga kredit tahun 2020 dari situs BPS
Dari gambar 2 diatas diperlihatkan bahwa ada 5 tipe bank dengan 3 jenis suku kredit bunga  dengan  nilai  masing-masing  dalam  tiap  bulan.  Sehingga  dalam  satu  file,  data tersebut terdapat 13 kolom dan 16 baris. Kemudian data tiap tahun tersebut diunduh dan diperoleh 12 file dalam format xlsx ( Microsoft Excel ).

## 3.2.2 Data Pre-processing
Untuk pre-processing data, tidak ditemukan missing values pada data yang sudah diunduh. Selanjutnya  dilakukan  penggabungan  12  file  suku  bunga  kredit  menjadi  satu  file  dan dilakukan  transformasi  untuk  mendapatkan  format  data  menjadi  data Time  Series . Sehingga  dalam file  tersebut  terdapat  16  kolom  dan  157  baris.  Dengan  kolom  pertama merupakan Date Time . Sedangkan 15 kolom lainnya merupakan 5 tipe bank dengan 3 jenis suku bunga kredit. Untuk hasil transformasi data bisa dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1 . Sample hasil preposesing data
time Bank Perser o - Modal Kerja Bank Persero - Investa si Bank Persero - Konsu msi Bank Pemeri ntah Daerah - Modal Kerja Bank Pemeri ntah Daerah - Investa si Bank Pemeri ntah Daerah - Konsu msi Bank Swasta Nasion al - Modal Kerja Bank Swasta Nasion al - Investa si Bank Swasta Nasion al - Konsu msi Bank Asing dan Bank Campu ran - Modal Kerja Bank Asing dan Bank Campu ran - Investa si Bank Asing dan Bank Campu ran - Konsu msi Bank Umum - Modal Kerja Bank Umum - Investasi Bank Umum - Konsum si 1/1/2008 12.52 11.47 12.64 13.56 12.25 13.40 13.31 13.02 13.45 10.39 10.59 28.46 12.76 12.29 13.62 2/1/2008 12.55 11.45 12.68 13.38 12.13 13.47 13.29 13.03 13.51 10.26 10.51 28.59 12.74 12.27 13.68 3/3/2008 12.65 11.49 12.67 13.71 12.37 13.49 13.36 13.06 13.52 10.26 10.47 28.62 12.82 12.32 13.68 4/2/2008 12.64 11.45 12.72 13.71 12.36 13.48 13.25
13.06 13.58 10.23 10.77 28.79 12.75 12.32 13.73 5/2/2008 12.61 11.45 12.74 13.72 12.38 13.49 13.20 13.02 13.62 10.21 10.75 28.97 12.72 12.30 13.76 6/1/2008 12.60 11.46 12.84 13.74 12.39 13.49 13.17 13.02
13.67 10.18 10.60 29.13 12.70 12.29 13.82 7/2/2008 12.54 11.46 12.91 13.56 12.18 13.30 13.14 12.98
13.65 10.28 10.68 28.40 12.65 12.26 13.73 8/1/2008 12.59 11.45 12.99 13.47 12.45 13.50 13.03 12.87
13.56 10.30 10.67 28.95 12.63 12.21 13.82 9/1/2008 12.48 11.44 13.03 13.47 12.52 13.50 13.00 12.83 13.61 10.51 10.78 29.05 12.58 12.19 13.85
10/2/2008 12.43 11.42 13.06 13.45 12.25 13.30 12.98 12.85 13.69 10.72 10.95 28.94 12.58 12.19 13.85
11/1/2008 12.36 11.40 13.08 13.66 12.44 13.49 12.92 12.77 13.68 10.79 11.13 28.87 12.55 12.14 13.89
12/2/2008 12.30 11.35 13.08 13.50 12.19 13.49 12.82 12.77 13.66 10.79 11.25 28.93 12.46 12.12 13.88

## 3.2.3 Data Transformation
Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan clustering pada data suku bunga kredit investasi untuk 5 jenis bank. Maka dilakukan filtering untuk memilih 5 bank dengan  suku  bunga  kredit  investasi.  Sehingga  dataset akan  memiliki  13  kolom  dengan  5 baris. Untuk gambaran data dapat dilihat pada gambar tabel berikut:
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23

## Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
Tabel 2 . Hasil filter data berdasarkan suku bunga kredit investasi
time Bank Persero Bank Pemerintah Daerah Bank Swasta Nasional Bank Asing dan Bank Campuran Bank Umum 1/1/2008 13.83 13.55 14.83 14.95 14.37 2/1/2008 13.66 13.48 14.72 14.75 14.23 3/3/2008 13.55 13.32 14.52 14.40 14.05 4/2/2008 13.51 13.29 14.58 14.24 14.05 5/2/2008 13.39 13.25 14.52 13.74 13.94 6/1/2008 13.28 13.20 14.33 13.53 13.78 7/2/2008 13.18 13.13 14.14 12.74 13.58 8/1/2008 13.21 12.81 13.94 12.58 13.48 9/1/2008 12.78 12.76 13.80 12.27 13.20 10/2/2008 12.66 12.66 13.70 12.51 13.12 11/1/2008 12.58 12.59 13.62 12.34 13.03 12/2/2008 12.56 12.54 13.51 12.22 12.96 1/1/2009 12.04 12.74 14.58 12.52 13.24 2/1/2009 11.99 12.82 14.54 12.37 13.21 3/4/2009 12.11 12.79 13.38 12.21 12.72 4/3/2009 11.97 12.79 13.34 12.07 12.62 5/3/2009 11.87 12.74 13.30 12.16 12.59 6/2/2009 11.78 12.49 13.60 11.96 12.70 7/2/2009 11.71 12.50 13.49 11.74 12.60 8/1/2009 11.09 12.52 13.26 11.69 12.40 9/1/2009 11.01 12.55 13.33 11.61 12.41 10/2/2009 10.95 12.54 13.33 11.52 12.38
Dari gambar 4 diperlihatkan bahwa data suku bunga  kredit untuk 5 tipe bank yaitu; Bank  Pemerintah  Daerah,  Persero,  Swasta  Nasional,  Asing  dan  Umum.  Kemudian  dari dataset  tersebut  bisa  dilihat  perbandingan  sementara  tarif  suku  bunga  kredit  investasi. Bisa dilihat pada grafik berikut:

## Gambar 3 Perbandingan 5 tipe bank berdasarkan tarif suku bunga kredit investasi
Dari  grafik  tersebut  bisa  dilihat  bahwa  bank  Swasta  Nasional  memiliki  tarif  suku bunga  kredit  tertinggi  pada  tahun  2008-2011.  Sedangkan  yang  terendah  pada  tahun tersebut  adalah  bank  Persero  dan  Umum.  Selain  itu,  kedua  bank  tersebut  memiliki  tarif suku  kredit  bunga  investasi  terendah  dari  3  tipe  bank  lainnya  dari  tahun  2008  sampai
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01

## ASCARYA

## Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
dengan  tahun  2020.  Untuk  bank  Pemerintah  Daerah  memiliki  tarif  yang  stabil  dari  tahun 2010 sampai dengan 2017 dan selanjutnya menjadi yang tertinggi di 2 tahun terakhir.

## 3.2.4 Data Mining
Dalam  proses  KDD  ( Knowledge  Discovery  using  Database ),  digunakan tools  rapid  mining . Selanjutnya dipilih fitur clustering menggunakan K-Means, untuk prosesnya adalah sebagai berikut;
1. Buka tools RapidMiner Studio
2. Pada  jendela  pertama  pilih  Auto  Model,  akan  muncul  perintah  untuk  mengimport data
3. Pilih data yang akan digunakan
4. Ketika data sudah masuk pada jendela kerja, pilih semua kolom data dan klik next
5. Simpan  data  sementara  sebagai  backup  dengan  format  RM  HDF5  TABLE  agar langkah 1-4 tidak perlu dilakukan.
6. Selanjutnya pilih task yang dipakai, terdapat tiga pilihan yaitu, predict, clustering dan  outliers.  Predict  adalah  merupakan  fitur  klasifikasi  dan  outlier  adalah  fitur untuk melakukan mendeteksi outlier pada data atau abnormal data.
7. Pilih clustering, secara otomatis akan dihitung korelasi antar kolom pada data.
8. Terdapat  tiga  warna  indikator  korelasi,  warna  merah  adalah  tidak  memiliki korelasi, warna biru korelasi sedang dan warna hijau korelasi tinggi. Pada data ini, kelima kolom bank memiliki korelasi tinggi, sehingga bisa dilanjutkan.
9. Akan muncul pilihan model clustering yaitu K-Means dengan default jumlah cluster adalah  2.  Selain  itu  ada  model  pembanding  yaitu  X-Means  yaitu,  memilih  jumlah cluster maksimal yang mungkin bisa dihasilkan dari data.
10. Selain  itu,  pilih  extract  information  from  date,  karena  kita  memiliki  data  time series
11. Maka  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means  menggunakan  rapidminer  sudah selesai, save semua hasil agar bisa diakses untuk interpretasi data nantinya.

## 3.2.5 Data Interpretation
Dari hasil K-Means Clustering , diperoleh beberapa insight:
3.2.5.1 Hasil clustering dengan tidak melakukan ekstraksi informasi terhadap waktu Pemilihan  ekstraksi  informasi  waktu  merupakan  salah  satu  fitur  dalam  rapidminer  dalam melakukan K-Means clustering . Dalam eksperimen ini, pertama tidak dilakukan pemilihan fitur  ini,  selanjutnya  diperoleh  hasil  clustering  menjadi  tiga  klaster  dan  hasilnya  bisa dilihat  dalam  gambar  6.  Ketiga  klaster  terpisah  berdasarkan  centroidnya,  berdasarkan tabel 1. Terlihat bahwa clustering berdasarkan nilai maksimum, medium dan minimum.
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies
Untuk anggota masing-masing klaster dapat dilihat pada gambar 5 berikut, klaster 1 terdapat 43 anggota, dipilih berdasarkan persentase data dengan suku bunga terbesar yaitu Bank Persero 64.60%, Bank Asing dan Campuran 53.68% dan Bank Umum 47.97%. Sedangkan Klaster 2 dengan  41 anggota, memiliki Persentase suku  bunga  yang  stabil  berkisar antara 54-57%  untuk  Bank  Pemerintah  Daerah,  Swasta  Nasional  dan  Bank  Umum.  Untuk  klaster terakhir yaitu, klaster 3 dengan 72 anggota dengan Bank Persero 11.70%, Bank Pemerintah Daerah 9.70% dan Bank Asing 6.93%.

## Gambar 5 K-Means Summary dari proses clustering pada tools rapidminer
Selanjutnya  untuk  melihat  perbandingan  centroid  pada  masing-masing  klaster,  bisa dilihat  pada  gambar  8  dibawah.  Dari  gambar  dilihat  bahwa  centroid  untuk  klaster  1 memiliki  nilai  yang  tinggi-tinggi  sehingga  bisa  dikategorikan  bahwa  klaster  satu  memiliki potensi yang menguntungkan untuk melakukan investasi. Sedangkan klaster 2 memiliki nilai centroid  yang  rendah,  artinya  nilai  suku  bunga  berada  dikisaran  nilai  centroidnya. Selanjutnya  klaster  3  menjadi  pilihan  kedua  untuk  melakukan  investasi  karena  nilai centroidnya lebih besar dari klaster 2.

## Gambar 6 Perbandingan centroid ketiga cluster
Selanjutnya dalam proses pengelompokan dengan menggunakan K-Means , ilustrasinya bisa dijelaskan dalam diagram pohon K-Means clustering berikut;
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies

## Gambar 7 K-Means Clustering Tree, diagram alir pengelompokan
Dari  gambar  8  dapat  diketahui  bahwa,  pengelompokan  dilakukan  berdasarkan kemiripan  dengan  masing-masing  rentang  suku  bunga.  Dimana  suku  bunga  dengan  besar lebih dari 12 akan masuk menjadi klaster 1, kemudian klaster 2 memilih suku bunga paling kecil. Selanjutnya klaster 3 memilih anggotanya dengan suku bunga yang berada di antara klaster 1 dan 2.
3.2.5.2 Hasil clustering dengan melakukan ekstraksi informasi terhadap waktu:
Pada  pemilihan  fitur  ini,  data  akan  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  berdasarkan  waktu. Proses  ini  akan  membuat  kolom  baru  yang  berisi  hari,  minggu,  bulan  dan  tahun.  Dengan menambah kolom waktu ini pola data memungkinkan untuk mendapatkan informasi. Untuk hasilnya bisa dilihat pada grafik 3 dibawah.

## Gambar 8 Hasil Cluster dengan fitur ekstraksi informasi waktu
Dari  gambar  9  didapatkan  bahwa  hasil  clustering  tidak  cukup  baik,  karena  klaster masih  berkumpul  dalam  satu  titik.  Padahal  terdapat  tiga  buah  kumpulan  data.  Hal  ini disebabkan  kemungkinan  terdapat overfitting .  Overfitting  yaitu,  penambahan  variabel baru  menyebabkan  data  menjadi  tidak  berkorelasi.  Sehingga  fitur  ekstraksi  informasi waktu tidak cocok dalam penelitian ini.
Hasil  yang  diperoleh  dari  kedua  percobaan  untuk  mendapatkan  knowledge  yaitu berdasarkan  klustering  atau  pengelompokan  suku  bunga  investasi  dan  klustering  dengan ekstraksi  informasi  berdasrkan  waktu  implementasi  dari  hasil  ini  bisa  di  jadikan  sebuah acuan bagi nasabah untuk memilih tempat invesatasi yang mendatangkan keuntungan tidak hanya besar tetapi juga setabil karena ada informasi berdaskan waktu yang diperoleh.
Received: 2022-03-17  Revised: 2022-03-23
Approved: 2021-04-01
Vol. 2 No. 1 (2022): Islamic Science, Culture, and Social Studies

## KESIMPULAN
Dari  hasil  K-Means  Clustering  pada  5  jenis  bank,  yaitu  Bank  Persero,  Pemerintah  Daerah, Swasta  Nasional,  Asing  dan  Umum  dengan  masing-masing  tarif  suku  bunga  investasinya. Sesuai  dengan  goal  dari  hasil  clustering  ini  diharapkan  diperoleh  sebuah knowledge . Knowledge ini berguna sebagai decision making dalam menentukan bank yang tepat untuk berinvestasi.  Setiap  bank  memiliki  karakteristik  tarif  suku  bunga  investasi  yang  berbeda- beda  terhadap  waktu.  Dari  hasil  clustering  diperoleh  bahwa  bank  dengan  suku  bunga terbesar berada dalam klaster 1 yaitu Bank Persero, Asing dan Umum. Akan tetapi klaster 1 memiliki tarif suku bunga yang kurang stabil, karena hanya memiliki anggota yang sedikit. Untuk lebih stabil  dan  memiliki tarif yang hampir sama  dengan klaster 1, maka klaster 3 adalah  pilihan  yang  paling  aman  karena  memiliki  73  anggota.  Bank  yang  masuk  dalam klaster  3  adalah  Pemerintah  Daerah,  Bank  Persero  dan  Bank  Asing.  Sedangkan  klaster  2, tidak direkomendasikan untuk melakukan investasi, karena memiliki tarif suku bunga yang rendah dan tidak stabil.
Untuk saran dari penelitian ini adalah, perlu dilakukan perbandingan hasil clustering dengan  metode  similarity  dengan  distance  measure  menggunakan  Hamming  Distance, Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance  dan  Minkowski  Distance.  Untuk  mendapatkan pembanding sebagai pengukur tingkat akurasi penelitian ini.

## BIBLIOGRAFI
Aprilla Dennis. (2013). Belajar Data Mining dengan RapidMiner. Innovation and Knowledge Management in  Business  Globalization:  Theory  &  Practice,  Vols  1  and  2,  5(4),  1 – 5. https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2
Dwiastuti, Ninuk (2020). Pengaruh Kredit Perbankan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Hubungannya Dengan  Kesejahteraan  Masyarakat  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Prosiding Seminar  Akademik  Tahunan  Ilmu  Ekonomi  dan  Studi  Pembangunan  2020.  Retrieved  from http://feb.untan.ac.id/wp-content/uploads/2020/12/Ninuk-Dwiastuti.pdf
Harianto, Kristanto N. & Christopher A.L (2016) Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokan Analisis  Rasio  Profitabilitas  dalam  Working  Capital.  JUISI,  Vol.  02,  No.  01,  Februari  2016. https://journal.uc.ac.id/index.php/JUISI/article/view/111
Nurdiawan, O., & Salim, N. (2018). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Barang Menggunakan Metode Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Optimasi  Strategi  Pemasaran.  Jurnal  Teknologi  Informasi
Dan Komunikasi, 11(1), 84-95. Retrieved from
https://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/124
Suindyah  D,  S.  (2017).  Pengaruh  Investasi,  Tenaga  Kerja  Dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Jawa Timur. Ekuitas (Jurnal Ekonomi Dan Keuangan), 15(4), 477. https://doi.org/10.24034/j25485024.y2011.v15.i4.2312
Uska,  M.  Z.,  Usuluddin,  U.,  &  Rasyid  Hardi  Wirasasmita,  Usuluddin,  Baiq  Desi  Dwi  Arianti  .  (2020). Evaluation of Rapidminer-Application in Data Mining Learning using PeRSIVA Model. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika.DOI:10.29408/edumatic.v4i2.2688.
Windha Mega P. D. (2015). Clustering menggunakan K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika Vol 15.
Yunita,  R.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Profitabilitas  Perbankan  Syariah  Di Indonesia  (Studi  Kasus  pada  Bank  Umum  Syariah  di  Indonesia  Tahun  2009 – 2012).  Jurnal Akuntansi Indonesia, 3(2), 143. https://doi.org/10.30659/jai.3.2.143-160

## COPYRIGHT
Copyright (c) 2021 Arief Wibowo, Raden Sasongko
This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution- NonCommercial 4.0 International License .