DSpace logo

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu/handle/123456789/20563
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorHartomo, Kristoko Dwi-
dc.contributor.authorAqham, Ahmad Ashifuddin-
dc.date.accessioned2021-02-25T03:42:31Z-
dc.date.available2021-02-25T03:42:31Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.other972016110-
dc.identifier.other19062064-
dc.identifier.urihttps://repository.uksw.edu/handle/123456789/20563-
dc.descriptionTidak diizinkan karya tersebut diunggah ke dalam aplikasi Repositori Perpustakaan Universitas karena telah dipublikasi ke Jurnal InfoTekjar: Jurnal Nasional dan Teknologi Jaringan.id
dc.description.abstractStrategi 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.id
dc.description.abstractThe 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..en_US
dc.language.isoidid
dc.publisherMagister Sistem Informasi Program Pascasarjana FTI-UKSW-
dc.subjecttelemarketingid
dc.subjectNaïve Bayes-
dc.subjectalgoritma genetikaid
dc.titleData Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing Menggunakan kombinasi Algoritm Naïve Bayes dan Algoritma Genetikid
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:T2 - Master of Information Systems

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T2_972016110_Abstract.pdfAbstract271.94 kBAdobe PDFView/Open
T2_972016110_Full text.pdf
  Restricted Access
Full text1.96 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.