Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui langkah-langkah analisis cluster dengan metode Nearest Neighbor, Ward dan K-Means, serta membandingkan hasil analisis ketiga metode tersebut untuk mengklusterkan data kinerja unit Bank ABC.
 Analisis cluster dilakukan menggunakan Aplikasi IBM SPSS Versi 23. Hasil pengklusteran ketiga metode tersebut dibandingkan dengan menggunakan rasio simpangan baku dalam kelompok (Sw) dan simpangan baku antar kelompok (Sb). Pada penelitian ini berdasarkan nilai rasio simpangan baku dalam cluster dan simpangan baku antar cluster menunjukkan bahwa metode Ward memiliki kinerja yang lebih baik ketika digunakan pada clustering kinerja unit Bank ABC, hal ini ditunjukan dengan nilai rasio (Sw/Sb) yang terkecil diantara ketiga metode yang dibandingkan yaitu sebesar 0,353302.
 Dengan demikian maka hasil cluster yang akan digunakan sebagai acuan pada penentuan cluster data kinerja kantor unit Bank ABC adalah hasil analisis cluster menggunakan metode Ward.
Highlights
Bank ABC berdasarkan kinerjanya dengan menggunakan metode Nearest Neighbor, Ward dan metode K-Means. 2
In this study, based on the ratio of standard deviation in the cluster and the standard deviation between clusters show that the Ward’s method has a better performance when used in clustering unit’s performance data of ABC Bank, this is indicated by the value of the ratio (Sw / standard deviation between groups (Sb)) is the smallest among the three methods that is equal to 0.353302
Metode Ward merupakan suatu metode pembentukan cluster yang didasari oleh hilangnya informasi akibat penggabungan obyek menjadi cluster
Summary
Di era globalisasi saat ini, banyak bermunculan dan bertambahnya jumlah bank di Indonesia, baik swasta maupun BUMN sehingga mengakibatkan semakin ketatnya persaingan yang terjadi diantara bank-bank tersebut. Dalam rangka menjaga dan meningkatkan kinerja kantor unit tersebut perlu dilakukan pembinaan dan pengawasan oleh manajemen di kantor cabang maupun kantor wilyah Bank ABC. Clustering diterapkan untuk mengelompokkan data unit yang memiliki kinerja sangat baik, baik dan buruk berdasarkan posisi pinjaman, simpanan, pemasukan ekstrakomtabel, feebase income dan laba. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Satria (2016) yang membahas tentang perbandingan metode ward dan k-means dalam penentuan cluster data penerima beasiswa, didapat bahwa metode ward dan k-means memiliki kinerja yang sama baik. Pada penelitian ini ditambahkan metode nearest neighbor selain metode ward dan k-means dalam melakukan pengelompokan terhadap kantor unit Bank ABC yang ada di wilayah provinsi Lampung dan Bengkulu dengan menggunakan kriteria posisi pinjaman, simpanan, pemasukan ekstrakomtabel, feebase income dan laba. Dari hal tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul perbandingan metode nearest neighbor, ward dan k-means dalam menentukan cluster data kinerja kantor unit Bank ABC. Dari hal tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul perbandingan metode nearest neighbor, ward dan k-means dalam menentukan cluster data kinerja kantor unit Bank ABC. [1]
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
