commit to user 33
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Sumber Data
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dar
i data “Polis Lapse” periode 1 Januari 2010 – 1 Desember 2010 dari perusahaan asuransi AJB Bumiputera 1912 Surakarta Kantor Cabang Solo Gladag. Penelitian
pada skripsi ini menggunakan data sebanyak 742 dengan variabel dependennya adalah nasabah dengan kategori status pembayaran tidak lancar dan lancar, sedangkan
variabel independennya yaitu jenis kelamin, cara bayar, jangka waktu asuransi, premi dasar, penghasilan, status, mata uang dan macam asuransi.
Berdasarkan data yang diperoleh, dilakukan pembuatan pohon klasifikasi dengan algoritma CART menggunakan bantuan Software Salford Predictive Miner
CART Pro Ex 6.0. Pada pohon klasifikasi, data nasabah dengan status pembayaran lancar dan tidak lancar dibagi menjadi dua kelompok data yaitu data learning dan
data testing. Karena tidak ada aturan khusus mengenai pembagian proporsi antara data learning dan data testing maka pada penelitian ini dilakukan tiga kombinasi
proporsi data learning dan data testing yaitu: 1 pembagian data learning dan data testing dengan proporsi data learning data testing 70: 30, 2 pembagian data
learning dan data testing dengan proporsi data learning = data testing 50 : 50, 3 pembagian data learning dan data testing dengan proporsi data learning data
testing 40 : 60. Masing-masing kombinasi data dihitung ketepatan klasifikasi untuk data
testing. Selanjutnya dipilih satu kombinasi proporsi data learning dan data testing yang memiliki ketepatan klasifikasi data testing terbesar untuk analisis selanjutnya.
Ketepatan klasifikasi pada data testing dijadikan dasar karena dapat menggambarkan kebaikan model pohon klasifikasi yang dibentuk untuk mengklasifikasikan data baru.
commit to user 34
3.2 Metode Analisis Data
Penelitian ini dilaksanakan dengan metode studi kasus, yaitu dilakukan dengan menerapkan teori untuk menganalisis data. Berikut diberikan langkah-langkah
yang dilakukan dalam penelitian ini. 1.
Mengumpulkan data dengan mengambil data sekunder dari AJB Bumiputera 1912 Surakarta yaitu data “Polis Lapse” periode 1 Januari 2010 – 1 Desember
2010 dari perusahaan asuransi AJB Bumiputera 1912 Surakarta Kantor Cabang Solo Gladag.
2. Menentukan variabel dependen dan variabel independen dalam analisis.
Variabel dependennya adalah nasabah dengan kategori tidak lancar dan lancar sedangkan variabel independennya meliputi adalah jenis kelamin, cara
pembayaran premi Cara Bayar, jangka waktu asuransi, premi dasar,
penghasilan, status, jenis mata uang mata uang, macam asuransi.
3. Melakukan pembuatan pohon klasifikasi dengan algoritma CART dengan
menggunakan Software Salford Predictive Miner CART Pro Ex 6.0. dengan tahap-tahap sebagai berikut
a. Tahap I
: Pembentukan atau pembuatan pohon Langkah 1 : proses splitting nodes
Memilih variabel terbaik dengan nilai improvement atau ∆ , tertinggi
sebagai kriteria dalam memilih variabel yang digunakan untuk memecah sebuah node.
Langkah 2 : proses class assignment. Pemberian label kelas pada node-node yang telah terbentuk dimana kelas
yang diidentifikasikan pada node t adalah kelas yang mempunyai probabilitas paling tinggi daripada kelas lainnya.
b. Tahap II : Proses penghentian pembuatan atau pembentukan pohon
Kategori