<![CDATA[Dalam era digitalisasi, peran agen-agen bank menjadi semakin penting dalam memberikan layanan keuangan kepada masyarakat. Bank BNI sebagai salah satu bank terkemuka di Indonesia, memiliki jaringan agen yang luas untuk mendekatkan layanan perbankan kepada nasabah. Dalam upaya mengoptimalkan jaringan agennya, Bank BNI melakukan analisis spasial menggunakan metode clustering K-means untuk menentukan lokasi potensial pendirian Agen46 baru di DKI Jakarta. Selain itu, juga dilakukan pembuatan model klasifikasi random forest Agen46 produktif dan non-produktif untuk mengoptimalkan penggunaan mesin EDC dan menghemat biaya operasional. Berdasarkan analisis spasial dengan metode clustering K-means, ditemukan tujuh lokasi potensial untuk pendirian Agen46 baru di DKI Jakarta, yaitu kecamatan Jagakarsa, Makasar, Pesanggrahan, Grogol Petamburan, Taman Sari, Tambora, dan Johar Baru. Model klasifikasi yang dibuat berhasil membedakan Agen46 yang produktif dan non-produktif dengan akurasi yang tinggi. Selain itu, pembuatan model klasifikasi Agen46 menjadi penting dalam mengenali agen-agen yang tidak produktif, sehingga dapat dilakukan antisipasi dan penanggulangan yang cepat untuk memperbaiki efisiensi penggunaan mesin EDC. Hasil analisis prediksi dan model klasifikasi ini diharapkan dapat memberikan panduan dan dasar kebijakan yang lebih baik bagi Bank BNI dalam menentukan lokasi penempatan mesin EDC Agen46 di masa depan. Dengan demikian, diharapkan Bank BNI dapat mempercepat proses pengklasifikasian Agen46, meningkatkan pemanfaatan mesin EDC, dan mengoptimalkan efisiensi biaya terkait dengan agen-agen BNI.]]>
Copyrights © 2023
