Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing
Abstract
Bank merupakan perusahaan yang memiliki data yang besar yang tersimpan di dalam database dan diolah menghasilkan sebuah informasi yang saling berkaitan tentang nasabah. Bank, harus memiliki ide dan terobosan baru guna mengetahui kendala pada nasabah telemarketing yang ingin melakukan deposito pada Bank tersebut, agar Bank terhindar dari ancaman krisis keuangan. Penelitian ini menguji keberhasilan Bank telemarketing dengan cara melakukan klasifikasi keputusan nasabah dengan menerapkan data mining. Metode yang di gunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dan naive bayes menggunakan dataset diambil dari University of California Irvine (UCI) Repository Learning. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil akurasi pada algoritma CART yaitu 89.51% dengan nilai precision 87%, Recall 89% dan F-Measure 88% dan pada algoritma naive bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 86.88% dengan nilai precision 87%, Recall 86% dan F-Measure 87%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma CART lebih baik dalam memprediksi keputusan nasabah telemarketing tepat dalam penawaran deposito.
Downloads
References
[2] H. A. Elsalamony and A. M. Elsayad, “Bank Direct Marketing Based on Neural Network,” International Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 2, no. 6, pp. 392–400, 2013.
[3] D. T. Larose, Data Mining Methods and Models. New Jersey, Canada: Simultaneously, 2011.
[4] R. Vaidehi, “Predictive Modelling to Improve Successs Rate of Bank Direct Marketing Campaign,” International Journal of Management and Bussiness Study, vol. 6, no. 1, pp. 22–24, 2016.
[5] Y. P. Anggodo, W. Cahyaningrum, A. N. Fauziyah, I. L. Khoiriyah, O. Kartikasari, and I. Cholissodin, “Hybrid K-Means dan Particle Swarm Optimization untuk Clustering Nasabah Kredit,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 2, pp. 104–110, 2017.
[6] V. Vijayakumar and R. Nedunchezhian, “A study on video data mining,” International Journal of Multimedia Information Retrieval, vol. 1, no. 3, pp. 153–172, Oct. 2012.
[7] G. J. Lobo, “Accounting research in banking – A review,” China Journal of Accounting Research, vol. 10, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[8] Q. Chi and L. Wenjing, “Economic Policy Uncertainty, Credit Risks and Banks’ Lending Decisions: Evidence from Chinese Commercial Banks,” China Journal of Accounting Research, vol. 10, no. 1, pp. 33–50, 2017.
[9] A. A. Aqham and K. D. Hartomo, “Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing Menggunakan Kombinasi Algoritm Naïve Bayes Dan Algoritma Genetik,” Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 4, no. 1, pp. 48–56, 2019.
[10] W. Darmawan, “Komparasi Metode Data Mining dalam Memprediksi Nasabah Bank yang akan Memilih Tabungan Deposito Menggunakan Algoitma Klasifikasi,” Jurnal IC-Tech :Majalah Ilmiah, vol. 13, no. 1, pp. 49–55, 2018.
[11] M. F. Amin, “Penerapan Algoritma Cart Untuk Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 3, pp. 1215–1222, 2016.
[12] A. D. Herlambang and S. H. Wijoyo, “Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks Pada Mata Pelajaran Produktif di SMK Rumpun Teknologi Informasi Dan Komunikasi,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 4, pp. 431–436, 2019.
[13] Nuriyah, “Perbandingan Metode Chi-square Automstic Interaction Detection (CHAID) dan Classification and Regression Tree (CART) dalam Menentukan Klasifikasi Alumni UIN Sunan Kalijaga Berdasarkan Masa Studi,” Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, 2013.
[14] R. Timofeev, Classification and Regression Trees (CART) Theory and Aplications. Berlin: Humboldt University, 2004.
[15] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[16] J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd ed. San Fransisco: Elsevier Science & Technology, 2006.
[17] S. Moro, P. Cortez, and P. Rita, “A Data-driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing,” Decision Support Systems, vol. 62, pp. 22–31, Jun. 2014.
[18] F. Gorunescu, Data mining Concepts, Models and Techniques. Verlen Berlin: Springer, 2011.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
.png)
