PERAN BUSINESS INTELLEGENCE DALAM PENINGKATAN PENJUALAN PRODUK JASA KEUANGAN (POS PAYMENT) PADA KANTOR POS JAKARTA BARAT

Saeful Bahri, Richardus Eko Indrajit, Muh Fauzi

Abstract


Kantor pos merupakan salah satu perusahaan BUMN yang bergerak dibidang jasa, salahsatu jasa bisnis yang ditawarkan adalah pembayaran jasa keuangan, perkembangantekonologi yang semakin maju, membuat banyak perusahaan penyedia jasa transaksi keuangan melakukan inovasi untuk mempermudah pelanggan dalam melakukan transaksi,dengan demikian membuat masyarakat memiliki banyak pilihan untuk melakukan transaksi pembayaran, dengan kondisi ini kantor pos harus mempunya pola bisnis yang smart untuk meningkatkan penjualan produk jasa keuangan. Dengan itu dilakukan konsep busniness intelligence untuk meningkatan penjualan bisnis jasa keuangan yang ada pada kantor pos. salah satu konsep businesss intelegence yang bisa digunakan adalah proses mining data sebagai alat bantu untuk mengolah dan menganalisa data customer sehingga dapat memberikan informasi yang akurat. Penelitian dilakukan dengan melakukan perbandingan 5 algoritma kalsifikasi, yaitu algoritma decisson tree, Naive Bayes, Logistic Regression, Deep learning  dank-NN. Dari hasil perbadingan ke-lima algoritma klasifikasi tersebut decision tree menjadi algoritma terbaik dengan tingkat akurasi 81,00%, dengan hasil ini dapat diketahui atribut atau faktor-faktor yang dominan dan berpengaruh terhadap rancangan strategi penjualan.

 

Kata Kunci: business intelligence, peningkatan penjualan,  jasa keuangan

Full Text:

PDF

References


Abdillah, Fakhrie, Penggunaan Deep Learning Untuk Prediksi Churn Pada Jaringan Telekomunikasi Mobile, Bandung, Universitas Telkom

Amirullah Imam, 2017, Komparasi Model Klasifikasi Algoritma Keterlambatan Masuk Siswa Di SMK YPC Tasikmalaya, Tugas Paper Mata Kuliah Advanced Mechine Learning STMIK Nusa Mandiri Jakarta.

Bustami., 2013, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi, TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol. 3, No.2, Hal. 127-146.

Defiyanti, Sofi, Perbandingan Kinerja Algoritma Id3 Dan C4.5 Dalam Klasifikasi Spam-Mail, Universitas Gunadarma, Jakarta

Budi Rahayu, Eka, Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa Sma Negeri 3 Pati, Universitas Dian Nuswantoro Semarang

Han, J., and Kamber, M., 2006, Data Mining Concept and Technique, Morgan Kaufman Publisher, San Francisco

Hastuti, Khafiizh, 2012, Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif, Semarang, Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012) Isbn 979 - 26 - 0255 – 0

Krisandi,Nobertus, Dkk, 2013, Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Sawit Pada Pt. Minamas Kecamatan Parindu, Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No.1(2013), Hal. 33-38.

Kristanto, Obbie, Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining Id3 Untuk Menentukan Penjurusan Siswa Sman 6 Semarang, Udinus, Semarang

Lan Yu1, Guoqing Chen2,3, Andy Koronios4, Shiwu Zhu2, Xunhua Guo, 2007, Application and Comparison of ClassificationTechniques in Controlling Credit Risk, World Scientific, Singapore,

pp. 111-145, 2007

Nazir, M, 2007, “Metode Penelitian, Cetakan Ke Tiga”, Jakarta, Ghalia Indonesia

Nugroho, S. Yusuf, Klasifikasi dan Clustering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali, Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Pattekari, S. A., Parveen, A., 2012, Prediction System for Heart Disease Using Naive Bayes, International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences, ISSN 2230-9624, Vol. 3, No 3, Hal 290-294.

Romi Satria Wahono, Nanna Suryana Herman, Sabrina Ahmad. 2014, A Comparison Framework of Classification Modelsfor Software Defect Prediction, American Scientific Publishers

Saleh, Alfa, 2015, Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga, Citec Journal, Vol. 2, No. 3, Mei 2015 – Juli 2015 ISSN: 2354-5771

Selvia Lorena Br Ginting, 2014, Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik, Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), ISSN: 1979-911X


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


==============================================================================================================

Prosiding SEMNASTEK Fakultas Teknik
Universitas Muhammadiyah Jakarta
Jl. Cempaka Putih Tengah 27
Jakarta Pusat 10510
T. 021.4256024, 4244016 / F. 021.4256023

ISSN : 2407 – 1846
e-ISSN : 2460 – 8416

==============================================================================================================

Powered by Puskom-UMJ