| NIM | H1D021010 |
|---|
| Namamhs | RIZKA HASNA NABILA |
|---|
| Judul Artikel | ANALYSIS OF PT PEGADAIAN (PERSERO) INVESTMENT PRODUCT SALES DATA USING K-MEANS++ CLUSTERING AND EXPLORATORY DATA ANALYSIS |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Pandemi COVID-19 memberikan dampak signifikan terhadap perekonomian global, termasuk di Indonesia, sehingga mendorong individu dan pelaku usaha untuk mencari cara mempertahankan stabilitas finansial. Slah satu strategi yang banyak diminati adalah investasi, dengan emas sebagai instrumen yang stabil dan dinaggap sebagai safe haven baru. PT Pegadaian (Persero), sebagai lembaga keuangan non-bank turut menawarkan produk investasi emas untuk mendukung pertumbuhan ekonomi. Namun, di era digital ini, PT Pegadaian menghadapi tantangan dalam memahami pola penjualan produk investasinya secara strategis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data penjualan produk investasi PT Pegadaian tahun 2023 menggunakan metode Exploratory Data Analysis (EDA) dan algoritma clustering K-Means++. EDA berhasil digunakan untuk memahami karakteristik data, mendeteksi outlier, menemukan pola penting, dan memahami hubungan antar variabel. Algoritma K-Means++ diterapkan untuk mengelompokkan area operasional berdasarkan total nilai transaksi rupiah, total nilai transaksi gram, total nasabah, dan banyaknya transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal menggunakan metode elbow pada dataset ini adalah tiga cluster, dengan nilai DBI sebesar 0.4888 yang menunjukkan separasi antar cluster yang baik dan tingkat kompaksi yang memadai di dalam masing-masing cluster. Cluster 1 terdiri dari 67 area dengan volume transaksi tinggi tetapi nilai rata-rata kecil, menjadi target utama untuk meningkatkan profit. Cluster 2 memiliki 7 area dengan transaksi besar tetapi frekuensi rendah, sehingga membutuhkan pendekatan personalisasi. Cluster 3 terdiri dari 47 area dengan transaksi menengah yang memiliki potensi pengembangan melalui peningkatan volume transaksi dan edukasi investasi. Kombinasi EDA dan K-Means++ terbukti mampu memberikan wawasan mendalam terkait segmentasi pasar, mendukung PT Pegadaian dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif, serta mempermudah pengambilan keputusan berbasis data melalui sistem berbasis Streamlit yang interaktif. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | The COVID-19 pandemic has significantly impacted the global economy, driving individuals and businesses to seek financial stability through investments. Gold, known as a stable instrument and a new safe haven, has gained popularity. PT Pegadaian (Persero), a non-bank financial institution, offers gold investment products to support economic growth. However, understanding sales patterns in this digital era remains a challenge. This research analyzes PT Pegadaian’s 2023 investment product sales data using Exploratory Data Analysis (EDA) and the K-Means++ clustering algorithm. EDA is successfully used to understand data characteristics, detect outliers, find important patterns, and understand variables' relationships. The K-Means++ algorithm was applied to cluster operational areas based on the total transaction value of rupiah, the total transaction value of gram, the total number of customers, and the number of transactions. The result shows that the optimal number of clusters in this dataset from using the elbow method is three clusters, with a DBI value of 0.4888. Cluster 1 consists of 67 areas with high transaction volume but small average value, being the main target to increase profits. Cluster 2 has 7 areas with large transactions but low frequency, requiring a personalized approach. Cluster 3 consists of 47 areas with medium transactions that have development potential through increasing transaction volume and investment education. The combination of EDA and K-Means++ proved to be able to provide deep insights into market segmentation, support PT Pegadaian in designing more effective marketing strategies, and facilitate data-driven decision-making through an interactive Streamlit-based system. |
|---|
| Kata kunci | Area, Clustering, Exploratory Data Analysis, Investation, K-Means++, Pegadaian |
|---|
| Pembimbing 1 | Drs. Eddy Maryanto, M.Cs. |
|---|
| Pembimbing 2 | Muhammad Ihsan Fawzi, S.Kom., M.Kom. |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2025 |
|---|
| Jumlah Halaman | 24 |
|---|
| Tgl. Entri | 2025-02-27 12:01:09.68338 |
|---|