Claim Missing Document
Check
Articles

PEMLIHAN PRODUK ASURANSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING PADA PT. HOME CENTER INDONESIA Mohamad Hendra Gunawan; Bina Rusmaya Nababan; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol. 13 No. 1 (2018): INTI Periode Agustus 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Banyak perusahaan asuransi menawarkan berbagai macam program bagi calon nasabah, diantara program asuransi kesehatan, asuransi jiwa dan asuransi pendidikan. Menurut kebanyakan orang akhirnya menyesal setelah masuk asuransi dikarenakan mereka kurang memahami akan kebutuhan mereka di dalam berasuransi, sehingga yang terjadi mereka menganggap asuransi itu tidak bermanfaat dan tidak begitu dibutuhkan karna sudah ditanggung oleh perusahaan ditempat mereka bekerja. Dalam memilih produk asuransi sering terjadi masalah-masalah yang dihadapi oleh calon nasabah, yaitu kurangnya pemahaman nasabah terhadap produk-produk yang ditawarkan. Untuk itu diperlukan suatu metode profile matching yang dapat mempermudah nasabah dalam mendapatkan informasi serta dapat membantu calon nasabah memahami asuransi agar tidak salah keliru dalam memilih produk-produk yang ditawarkan. Profile Matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), Semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar. digunakan untuk menghitung kriteria produk asuransi mana yang sesuai untuk nasabah dan dapat membantu calon nasabah melakukan keputusan yang tepat untuk memilih produk asuransi. Ruang lingkup yang akan dibahas dalam penyusunan skripsi ini untuk mengetahui seberapa banyak karyawan PT. Home Center Indonesia yang memilih produk asuransi seperti asuransi kesehatan, jiwa dan pendidikan dengan menggunakan metode profile matching.
ANALISA KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PERUMAHAN DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES Wunasari Wunasari; Nugraha Priatna; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol. 12 No. 2 (2018): INTI Periode Februari 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam pengambilan rumah baru, biasanya seseorang yang memberikan kredit akan mempertimbangkan beberapa hal. Dalam penentuan kelayakan kredit pengambilan rumah tersebut biasanya dipengaruhi oleh beberapa variabel, dimana variabel tersebut dapat menjadi suatu acuan untuk menentukan layak atau tidaknya seseorang untuk mengambil rumah tersebut. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit perbankan harus mampu mengambil keputusan yang tepat untuk memberikan atau menolak pengajuan kredit tersebut untuk mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang. Dalam mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang, perlu dilakukan penelitian dengan melakukan perhitungan dari data-data yang telah ada. Dalam penulisan ini perhitungan yang digunakan yaitu dengan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi Naive Bayes merupakan salah satu metode data mining yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Dalam melakukan prediksi kelayakan kredit perumahan ini klasifikasi Naive Bayes membuktikan bahwa kelayakan kredit perumahan ini dipengaruhi oleh beberapa variabel terkait seperti jenis kelamin, jumlah penghasilan, jumlah tunjangan, BI checking, harga rumah, dan harga uang muka rumah yang dipilih serta menghasilkan nilai akurasi 95,33% dan nilai AUC sebesar 0,973.
ANALISA PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN PADA PT. SINAR NIAGA SEJAHTERA (SNS) BEKASI DENGAN METODE C4.5 Dwi Makmulyani; Novi Zahwa; Wida Prima Mustika
INTI Nusa Mandiri Vol. 12 No. 2 (2018): INTI Periode Februari 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan Algoritma C4.5 dalam memprediksi loyalitas pelanggan di PT Sinar Niaga Sejahtera (SNS). Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan yang dibangun dengan tiga tahap yaitu pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap-tiap nilai dan membagi kasus dalam cabang. Jenis penelitian ini yakni prediksi dengan konsep data mining yang melibatkan data sekunder yang diperoleh dari PT SNS sebanyak 100 data transaksi pelanggan. Dari 100 data transaksi terdiri dari 78 pelanggan loyal dan 22 pelanggan tidak loyal. Terdapat lima atribut yang mempengaruhi loyalitas pelanggan diantaranya yaitu: status pelanggan, transaksi pertahun, jumlah pembelian merk, pembayaran pertahun, lama berlangganan. Pada algoritma C4.5 dilakukan perhitungan entropy dan information gain. Hasil yang dicapai adalah aturan – aturan yang dapat digunakan untuk menggambarkan proses prediksi yang terkait dengan keloyalitasan pelanggan. Adapun perangkat lunak yang menerapkan Algoritma C4.5 dengan menggunakan aplikasi Rapidminer Studio. Hasil akurasi dari penelitian ini adalah 94,00%. Dari akurasi yang tinggi tersebut, maka Algoritma C4.5 layak diterapkan di PT. SNS untuk memprediksi loyalitas pelanggannya