Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing Menggunakan kombinasi Algoritm Naïve Bayes Dan Algoritma Genetik

Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing Menggunakan kombinasi Algoritm Naïve Bayes Dan Algoritma Genetik

telemarketing, naïve bayes, algortima genetika

Strategi yang digunakan untuk telemarketing dengan melakukan media promosi, strategi
tersebut merupakan sebuah cara pemasaran yang digunakan pihak bank, dalam penawaran
produk kepada nasabah, bank, salah satu produk yang akan di tawarkan adalah deposito
berjangka, pihak bank kesulitan dalam mengetahui kendala yang dialami nasabah dalam
pengambilan keputusan untuk melakukan deposito terhadap bank, sehingga nantinya akan
memiliki efek krisis keungan di bank. Telemarketing bank harus memiiki target terhadap
nasabah, dimana nasabah yang memiliki potensi untuk bergabung salah satu produk
bank, yaitu deposito dengan melihat data nasabah yang ada.
Dengan permasalahan yang ada akan diatasi dengan teknik datamining yang akan
digunakan untuk penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes dan algoritma genetika yang
bertujuan untuk memprediksi keingian nasabah Telemarketing yang bersumber dari data
public UCI Repsitory sehingga bank menawarkan sebuah produknya terhadap nasabah
tepat sesai target. Pengujian Naïve Bayes dengan hasil eksperimen akurasi 86,71%
sedangkan pengujian cross validation menggunakan algoritma Genetika menghasilkan
akurasi tinggi 90,27%, Root membuktikan prediksi data time series metode Naïve Bayes
dan Genetika menghasilkan akurasi sebesar 90,27%, Sehingga dapat di simpulkan bahwa
menggunakan algoritma Naive Bayes dan Genetika dapat mengoptimalkan dalam
memprediksi keputusan klien Telemarketing tepat dalam penawaran deposito.
The strategy used for telemarketing by conducting promotional media, this strategy is a
marketing method used by banks, in offering products to customers, banks, one of the
products that will be offered is time deposits, the bank has difficulty in knowing the
obstacles experienced by customers in making a decision to make deposits against the
bank, so that later it will have the effect of a financial crisis at the bank. Telemarketing
banks must have targets for customers, where customers have the potential to join one of
the bank's products, namely deposits by looking at existing customer data.
With the existing problems will be overcome by the datamining technique that will be used
for this research is the Naïve Bayes algorithm and genetic algorithm which aims to predict
the Telemarketing customers' sources sourced from public UCI Repsitory data so that the
bank offers a product to the customer right at the target. Naïve Bayes test with
experimental results of 86.71% accuracy while cross validation testing using Genetic
algorithm produces high accuracy 90.27%, Root proves the prediction of time series data
Naïve Bayes method and Genetics produces an accuracy of 90.27%, so it can be
concluded that using the Naive Bayes algorithm and Genetics can optimize in predicting
Telemarketing client decisions right in the deposit offer.

Ahmad Asifuddin Aqham , Kristoko Dwi Hartomo

Perpustakaan Horizon Karawang

2019

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text