Muhammad Iqbal, - (2022) CLUSTERING TINGKAT KESEHATAN BANK MENGGUNAKAN METODE DBSCAN BERDASARKAN PENDEKATAN RISK BASED BANK RATING. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File Lengkap Kecuali Bab IV.pdf Download (7MB) | Preview
	Text (BAB IV) File Bab IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Bank memiliki pengaruh yang besar dalam perkembangan perekonomian suatu negara. Bank bertugas menjembatani pihak yang kekurangan dana dengan pihak yang memiliki kelebihan dana sehingga membantu perputaran uang didalam masyarakat. Oleh sebab itu, kepercayaan masyarakat terhadap perbankan perlu diperhatikan dengan menilai tingkat kesehatannya. Perhitungan tingkat kesehatan pada bank diatur oleh Peraturan Bank Indonesia No 13/1/PBI/2011 pasal 6, yang menilai dengan Metode RGEC dimana atribut yang digunakan adalah NPL, LDR, ROA, NIM dan CAR. Penelitian ini menggunakan Algoritma Dbscan yang melakukan klasterisasi dengan melihat kepadatan pada data, metode ini cocok digunakan pada data yang berbentuk sembarang. Penelitian ini mendapatkan hasil terbaik dengan pengujian silhoutte coefficient sebesar 0.744 pada data tahun 2017 dengan jumlah klaster 2. Pola yang didapat dari penelitian ini ditemukan bahwa aspek LDR dan ROA yang banyak mendapat penilaian cukup rendah.

Actions (login required)

View Item