1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pasar modal merupakan salah satu bagian dari pasar keuangan, di samping pasar uang, yang sangat penting peranannya bagi pembangunan nasional pada umumnya dan bagi pengembangan dunia usaha pada khususnya, sebagai salah satu alternatif sumber pembiayaan eksternal perusahaan. Pasar modal secara umum merupakan pasar untuk berbagai instrumen keuangan jangka panjang yang dapat diperjualbelikan, baik dalam bentuk utang ataupun modal sendiri, baik yang diterbitkan oleh pemerintah, maupun perusahaan swasta. Adapun instrumen yang diperjualbelikan dalam pasar modal Indonesia, yaitu saham, obligasi dan obligasi konversi, produk derivatif dan reksadana.
Saat ini, kemajuan teknologi informasi dan komputer telah menyediakan fasilitas penyimpanan data dalam format elektronik, sehingga penyimpanan data bukan lagi menjadi satu pekerjaan yang sulit. Sebagai konsekuensinya, jumlah data yang disimpan mengalami peningkatan yang sangat cepat dari segi kuantitas. Data ini akan bertambah, sehingga proses eksplorasi data dalam menentukan hubungan antar variabel di dalam data menjadi sangat lambat. Salah satu solusi yang digunakan untuk menangani masalah ini adalah data mining, yaitu konsep menemukan pengetahuan yang tersembunyi pada data histori dan transaksi mengenai pengetahuan yang didapatkan (knowledge discovery), dapat memberikan dasar yang kokoh untuk generasi dan aplikasi pengetahuan baru untuk membuat keputusan yang cerdas dan pengembangan program untuk memenuhi ekspetasi pelanggan pada saat ini dan masa depan, menurut Glover, Saundra, Rivers, Patrick A., Asoh, Derek A., Piper, Crystal N., dan Murph, Keva.
PT. XYZ adalah salah satu perusahaan jasa keuangan yang menyadari akan pentingnya hubungan antara pelanggan yang loyal dengan keberhasilan bisnis perusahaan. PT. XYZ memiliki 6 ribu hingga 7 ribu nasabah,10 produk, dan jutaan transaksi nasabah. Saat ini PT. XYZ telah menggunakan database untuk menangani transaksi nasabah. Hal ini berdampak pada pertumbuhan jumlah data yang sangat pesat dan menimbulkan tumpukan data yang berjumlah besar dalam database.
Pada database yang besar ini, PT. XYZ kesulitan untuk melakukan
identifikasi terhadap nasabah terbaiknya. Saat ini, PT. XYZ belum
mengklasifikasikan nasabah berdasarkan profile nasabah. Keinginan untuk menggali potensial nasabah, mendorong perusahaan ini untuk mengklasifikasikan nasabah berdasarkan profile nasabah. Penelitian sebelumnya, telah dilakukan oleh Ari Wibowo, dalam penelitiannya yang berjudul Prediksi Nasabah Potensial Menggunakan Metode Klasfikasi Pohon Biner, yang telah mengklasifikasikan nasabah dengan metode classification, menggunakan teknik pohon biner. Adapun pada penelitian yang kami lakukan, digunakan metode classification, dengan teknik naive bayes, untuk mengklasifikasikan nasabah.
Data mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting, menurut Connolly dan Begg. Data mining dapat digunakan untuk melakukan proses eksplorasi data dalam menentukan hubungan antar variabel di dalam data. Data mining dapat membantu untuk menganalisa data yang diperoleh dari transaksi yang ada sehingga dapat menggali pola-pola yang dapat dijadikan pengetahuan baru untuk proses identifikasi konsumen.
Menurut Gonzalo Mariscal, Oscar Marban, Covadonga Fernandez, Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah interaktif dan berulang (dengan banyak keputusan yang dibuat oleh pengguna), yang melibatkan sembilan langkah, dijelaskan dari sudut pandang secara praktis: Learning the Application Domain; Creating a Target Data Set; Data Cleaning and Preprocessin; Data Reduction and Projectin; Choosing the Function of Data Mining; Choosing the Data Mining Algorithm; Data Mining; Interpretation; Using Discovered Knowledge. Terdapat beberapa metode data mining, diantaranya adalah classification, clustering, dan association and corelation analysis. Metode data mining yang digunakan pada penelitian ini adalah metode classification. Metode ini digunakan dengan tujuan untuk mengklasifikasikan objek, dalam hal ini nasabah, dilihat dari profile nasabah.
Hasil pengelompokan nasabah dapat membantu perusahaan menganalisis nasabah mana yang paling berpeluang membeli produk baru (targeted marketing) dan menganalisis profile nasabah.
1.2. Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada: a) Pembahasan dibatasi pada menganalisis data nasabah.
b)Menyajikan informasi tentang pengelompokan nasabah dengan metode data mining. Informasi yang ditampilkan berupa nasabah mana yang berpotensi ke depannya untuk membeli produk baru.
c) Metode data mining yang digunakan adalah metode classification. 1.3. Tujuan dan Manfaat
1.3.1. Tujuan
Tujuan penelitian ini terdiri atas:
a) Menggunakan data mining dengan metode classification untuk membantu perusahaan dalam menentukan targeted marketing dan menganalisis profile nasabah.
b)Membantu pihak eksekutif PT. XYZ dalam pengambilan keputusan bisnis. 1.3.2. Manfaat
Manfaat penelitian ini terdiri atas:
a) Menemukan pengetahuan di dalam pangkalan data.
b)Memperoleh pengetahuan nasabah mana yang paling berpeluang membeli produk baru (targeted marketing).
c) Memberikan gambaran visual dalam pengambilan keputusan kepada pihak
manajerial secara mendetail dari pola-pola yang dihasilkan melalui grafik-grafik yang telah dihasilkan dari proses mining.
1.4. Metodologi
Metodologi penelitian yang dilakukan meliputi analisis kebutuhan, identifikasi instrumen penelitian, dan deskripsi tahapan perancangan.
1.4.1. Analisis Kebutuhan
Pada tahap awal akan dilakukan analisis terhadap informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini, permasalahan yang muncul dalam
perusahaan, serta kebutuhan informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini, dilakukan dengan teknik:
a) Observasi
Observasi adalah suatu cara pengumpulan data dengan mengadakan pengamatan langsung terhadap suatu obyek dalam suatu periode tertentu dan mengadakan pencatatan secara sistematis tentang hal-hal tertentu yang diamati.
b)Wawancara
Wawancara merupakan suatu teknik pengumpulan data dengan jalan mengadakan komunikasi dengan sumber data. Komunikasi tersebut dilakukan dengan dialog (tanya jawab) secara lisan, baik langsung maupun tidak langsung.
c) Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan adalah teknik pengumpulan data dengan mengadakan studi penelaahan terhadap buku-buku, litertur-literatur, catatan-catatan, dan laporan-laporan yang ada hubungannya dengan masalah yang dipecahkan.
1.4.2. Instrumen Penelitian
a) Tabel yang digunakan
Tabel yang digunakan adalah tabel Nasabah, dengan jumlah record 411.
b)Metode Mining yang digunakan
Metode yang digunakan adalah metode classification, dengan teknik naive bayes.
1.4.3. Tahapan Perancangan
Dalam penyusunan skripsi ini, penelitian dilakukan dengan membaca buku-buku yang berhubungan dengan topik skripsi. Hal ini dilakukan untuk mencari metode-metode maupun solusi dari permasalahan yang ada.
Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) ini
a) Data Cleansing
Proses data cleansing meliputi pengisian nilai-nilai yang hilang, memperbaiki data yang error, mengidentifikasi atau menghapus outlier, dan mengkonsistensikan data yang tidak konsisten.
b) Data Integration
Pada langkah ini dilakukan penggabungan data-data yang terkait dari banyak table, database, cube atau file.
c) Data Selection
Proses pemilihan data yang berhubungan dengan proses analisis yang diambil dari database. Manfaatnya adalah mengurangi data-data yang kurang penting atau relevan dalam melakukan penganalisaan dalam proses data mining.
d) Data Transformation
Pada langkah ini dilakukan perubahan bentuk data untuk mendukung proses analisa data yang akan digunakan.
e) Data Mining
Sebuah proses penting di mana metode intelijen diterapkan dengan tujuan untuk megolah pola-pola data.
f) Pattern Evaluation
Melakukan evaluasi akan pattern yang telah diproses, aspek-aspek yang dievaluasi adalah hasil output yang didapat setelah proses mining dilakukan.
g) Knowledge Presentation
Melakukan penyajian (visualisasi) hasil dari proses mining yang sudah diproses.
1.5. Sistematika Penulisan
Sistematika Penulisan yang dalam penelitian ini dibagi menjadi lima bab, yang terdiri dari:
BAB 1: PENDAHULUAN
Bab ini berisi penjelasan mengenai latar belakag penelitian, tujuan dan manfaat yang akan diperoleh, ruang lingkup permasalahan yang dibahas, dan metodologi penelitian yang digunakan serta sistematika penulisan dari penelitian ini.
BAB 2: LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori-teori mengenai data mining, pasar modal, dan kerangka pikir.
BAB 3 ANALISIS SISTEM BERJALAN
Bab ini berisi mengenai riwayat PT. XYZ, termasuk di dalamnya struktur organisasi, analisis mengenai sistem yang sedang berjalan, serta masalah yang dihadapi dan solusi pemecahan dari masalah yang ada.
BAB 4: DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION UNTUK TARGETED MARKETING
Bab ini membahas tentang tahapan knowledge discovery in databases (KDD), data mining dan metode classification yang dibuat sebagai solusi dari masalah yang dihadapi.
BAB 5: KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan yang didapat dari penelitian ini dan saran-saran yang dibutuhkan untuk pengembangan dan perbaikan terhadap hasil penelitian yang dihasilkan, untuk pengembangan masa depan.
