PREDIKSI KEPUTUSAN KLIEN TELEMARKETING UNTUK DEPOSITO PADA BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION


Ruhmi Sulaehani(1*);

(1) Universitas Ichsan Gorontalo
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Telemarketing merupakan salah satu promosi yang dianggap paling efektif dalam mempromosikan produk, strategi pemasaran ini dilakukan oleh bank-bank untuk menawarkan produk pada klien, salah satu produk yang ditawarkan bank yaitu deposito berjangka. Sulitnya mengetahui keputusan klien Telemarketing untuk melakukan deposito berjangka pada bank, menyebabkan bank selalu menghadapi ancaman krisis keuangan. Oleh karena itu, Telemarketing bank harus dapat membuat target klien, klien mana yang berpotensi untuk melakukan deposito dengan melihat data-data klien yang ada. Dalam penelitian ini akan digunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi keputusan klien Telemarketing dengan menggunakan dataset gudang data UCI Repository. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi Naive Bayes sebesar 89,08%, setelah dilakukan pemilihan fitur dengan menggunakan Backward Elimination didapatkan hasil akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 90,69%, dengan melihat nilai akurasi maka algoritma Naive Bayes berbasis Backward Elimination meningkatkan akurasi untuk memprediksi keputusan klien Telemarketing.

Keywords


Telemarketing, Deposito, Naive Bayes, Backward Elimination

  
     

Article Metrics

Abstract view: 1669 times
PDF (Bahasa Indonesia) view: 1332 times
     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/ilkom.v8i3.83.182-189
  

Cite

References


Undang-undang Nomor 10 tahun, 1998.

Kotler. P and Keller. K. L, “Framework for Marketing Management”, 2012.

Laureano. M. S. R., Moro. S and Paulo. C, “A Data Mining Approach For Bank Telemarketing Using the rminer Package and R Tool.

Larose. D. T, Data Mining Methods and Models, Canada: Simultaneously in Canada, 2007.

Witten. I. H, E. Frank and M. A. Hall ” Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques,” Published is an Imprint of Elsevler, 2011.

N. Sunengsih,” Seleksi Variabel Dalam Analisis Regresi Multivariat Multipel,” Staf Jurusan Statistika FMIPA UNPAD, Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika, 5 Desember 2009

Ali. N, Icle and. Y, Ozer. M,”Investigating The Performance Improvement Of HRV Indices in CHF Using Feature Selection Methods Based On Backward Elimination and Statistical Significance,” Computer in Biology and Medicine, 2014.

Moro. S, Paulo. C and Rita. P, “A Data-driven Approach To Predict The Success of Bank Telemarketing,” Decission Support System, 2014.

Masud. K and Rahman. R. M, “Decision Tree and Naive Bayes Algorithm for Classification and Generation of Actionable Knowledge for Direct Marketing,” Journal of Software Engineering and Applications, February 2013.

Hamonangan. T. A,” Deposito Berjangkan Sebagai Jaminan Kredit Pada PT. Bank Danamon Indonesia, Tbk Cabang Pemuda Semarang,” M.K thesis, Universitas Diponegaro, 2009.

Mastura Abdul Karim, M. Kabir Hassan, Taufiq Hassan & Shamsher Mohammad,” Capital Adequacy and Lending and Deposit Behaviors of Conventional and Islamic Banks,” Pacific Basin Finance Journal, 2013.

Artikel Strategi Pemasaran menggunakan Telemarketing, “http://www. kolombloggratis.org/2013/05/strategi-pemasaran-Telemarketing.html” ,

Artikel dan Kumpulan Tips, “ http://www.artikelcara.com/3189/tips-teknik-efektif-dalam-Telemarketing/ “

Artikel Marketing, “http://rajapresentasi.com/2009/05/Telemarketing-untuk-menambah-pelanggan-baru/ “.

Bustami,” Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasikan Data Nasabah Asuransi,” Jurnal Teknik Informatika, 2012.

Aggarwal. C & Philip S.Yu,” Privacy-Preserving Data mining : Models and Algorithms,” Springer, 2008.

Chana. K. Y, Kwong. C. K, Dillona. T. S and Tsimb. Y. C,” Reducing Overfitting in Manufacturing Process Modeling Using a Backward Elimination Based Genetic Programming,” Applied Soft Computing, 2011

Larose. D. T,” Data Mining : Methods and Models,” Published simultaneously, 2006.

Gonescu. F,” Data Mining : Concepts, Method and Techniques”, Spinger, 2011

Valle. M. V, Varas. S & Ruz. G. A, “Job Performance Prediction in a Call Center Using a Naive Bayes Classifier,” Expert System With Applications, 2012.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Ruhmi Sulaehani

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.