## ANALISA NASABAH POTENSIAL TABUNGAN DEPOSITO BERJANGKA MENGGUNAKAN TEKNIK KLASIFIKASI DATA MINING

## Candra Agustina
Universitas Bina Sarana Informatika
Sistem Informasi Jl. Ringroad Barat, Ambarketawang, Gamping, Sleman, Yogyakarta candra.caa@bsi.ac.id

## Abstract
Time deposits are a product of a financial institution, which is currently increasing. The main target of this time deposit marketing is the old customers of the Bank. To increase the effectiveness of marketing customers are grouped into potential and non-potential customers. This means that potential customers have a greater chance to open a time deposit account. Customer data is taken from the UCI repository, originating from Banks in Portugal. Data is processed with rapidminer software using the Decision Tree method  with Particle Swarm Optimization, Naïve Bayes with Particle Swarm Optimization and finally processed  using  Neural  Network  with  Particle  Swarm  Optimization.  Data  processing  results  were compared and showed that the Naïve Bayes Algorithm with Particle Swarm Optimization had the highest accuracy  of  97.04%.  Therefore  an  application  designed  based  on  Naive  Bayes  with  Particle  Swarm Optimization. From the original attribute consisting of 20, only 9 attributes can be used so that the level of accuracy is high. Attributes used have values more than 0.500, while those that have these values are omitted. The design was created using the Unified Modeling Language (UML) and Visual Basic 6.0 to create an User Interface.
Keywords — Decision Tree , Naïve Bayes, Neural Network, Particle Swarm Optimization, Time Deposit

## P ENDAHULUAN
Perkembangan lembaga keuangan semakin meningkat, hal ini ditandai dengan munculnya lembaga keuangan.  Sebagai  contoh  dengan  berkembanganya BMT  di  Yogyakarta  dilihat  dari  web  indukbmt.co.id jumlah BMT tahun 2018 ini di Yogyakarta terdapat 28. Selain BMT masih banyak lagi lembaga keuangan lain. Tentu  saja  setiap  lembaga  keuangan  mempunyai banyak  produk  untuk  menarik  pelanggan,  seperti simpanan suka rela dan tabungan berjangka.Salah satu produk dari Bank adalah Deposito Berjangka Deposito berjangka adalah deposito yang mempunyai masa atau jangka  waktu  yang  telah  ditentukan  dan  dalam  bilyet dapat ditulkan nama (Kasmir,2013). Untuk memasarkan  produknya  tentunya  Bank  harus  terus melakukan  pemasaran  atau  marketing.  Target  produk dari  sebuah  Bank  adalah  nasabah  Bank  itu  sendiri, artinya  sebelum  memasarkan  produk  untuk  non
nasabah  sebuah  Bank  akan  menawarkan  produknya kepada masyarakat yang sudah menjadi nasabah.
Dalam menawarkan produk Deposito ini Bank tidak melakukannya  ke  semua  nasabah,  akan  tetapi  kepada nasabah  yang  dianggap  potensial.  Untuk  menentukan nasabah dianggap potensial atau tidak ini sebuah Bank memerlukan  sebuah  system  agar  tepat  sasaran.  Salah satu yang dapat diterapkan adalah dengan menerapkan metode  Data  Mining.  Dengan  teknik  ini  proses menentukan  nasabah  potensial  atau  tidak  dibantu dengan  aplikasi  komputer  yang  dibuat  berdasarkan algoritma  yang  mempunyai  akurasi  tertinggi.  Dengan strategi marketing yang terarah diharapkan biaya yang dikeluarkan semakin kecil sedangkan laba yang didapat semakin besar. Selain itu dengan algoritma  yang tepat dapat ditentukan atribut yang dibutuhkan oleh aplikasi sehingga  hasil  yang  didapat  mempunyai  akurasi  yang tinggi.

## T INJAUAN P USTAKA
1. Data Mining
Definisi  data  mining  adalah  proses  untuk menemukan  dan  memberikan  gambaran  berupa  pola struktural dalam data sehingga dapat digunakan sebagai alat  bantu  untuk  membantu  memberikan  penjelasan terhadap  sekumpulan  data,  selain  itu  juga  membuat prediksi dari data tersebut (Witten, Frank & Hall, 2011). Bidang  data mining ini adalah bagian dari Knowledge Discovery  Data  (KDD)  yaitu  proses  untuk  meringkas sebuah  informasi  yang  bermanfaat  yang  sebelumnya belum  diketahui  dan  tidak  terlihat  (Brammer,  2007). Data  mining  juga  digunakan  untuk  mengembangkan model  yang  dapat  digunakan  untuk  memahami fenomena dari analisis data dan prediksi atau perkiraan (Maimon & Rokach, 2010).
Data mining berupa ringkasan pengetahuan dari keseluruhan data yang berjumlah besar (Han & Kamber,2006) yang tersimpan dalam sebuah komputer, proses pada data mining lebih banyak berdasarkan pada teknologi informasi (Olson & Delen, 2008).
Knowledge Discovery Data terdiri dari 5 tahapan dalam prosesnya (Kusrini & Luthfi,2009):
1. Langkah pertama adalah pemilihan data atau
data selection.
Pada proses ini data secara keseluruhan perlu diseleksi yang akan digunakan dalam proses data mining. File tersebut disimpan dalam sebuah berkas terpisah dari data sebelumnya.
2. Pembersihan data Dilakukan dengan membuang data yang tidak konsisten, membuang data yang berulang atau sama, memperbaiki data yang kurang lengkap.
3. Transformasi pada data Data perlu ditransformasikan agar sesuai dengan algoritma data mining yang digunakan.
4. Data Mining Dilakukan pemrosesan data sesuai dnegan algoritma yang di pilih.
5. Evaluasi Hasil pengolahan dari data mining kemudian di sajikan kedalam laporan atau bentuk yang mudah dimengerti oleh orang lain.
2. Naïve Bayes
Dalam  klasifikasi  atau  pengelompokan  komputer memiliki  kemampuan  hampir  sama  dengan  pohon keputusan  atau decision  tree dan neural  network (Kusrini & Luthfi 2009).
Aturan Bayes dapat digunakan untuk  menghitung besarnya  peluang  sebuah  kelas.  Algoritma  I  Bayes dapat memberikan sebuah cara untuk menggabungkan peluang sebelumnya dengan ketentuan yang ditetapkan menjadi  sebuah  rumus  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  peluang  dari  semua  kemungkinan  yang bisa terjadi.
Teorema  Bayes  dapat  dirumuskan  seperti  berikut ini:
Keterangan : X :  Data  dengan  kelas  yang  belum  diketahui nilainya
H :  Hipotesis  data  X  merupakan  sebuah  kelas khusus
P(H|X) : Peluang hipotesis H berdasarkan pada kondisi dari nilai X P(H)   : Peluang hipotesis dari H P(X|H)
:  Peluang  terjadinya  X  berdasarkan kondisi pada H P(X)   : Peluang dari X
Kemudian teorema tersebut disederhanakan menjadi Naïve Bayes dengan rumus sebagai berikut :
P (H|X)  =  P (X|H) P(X)
Keterangan :
Peraturan  Bayes  digunakan  untuk  menghitung hasil  posterior  dan  probabilitas  dari  data  yang sebelumnya.  Dalam  proses  analisis  dari    komputer, pengelompokan  paling akhir dihasilkan dengan cara menggabungkan prior dan posterior untuk menghasilkan  probabilitas  dengan  menggunakan aturan bayes.
3. Neural Network Algoritma Neural Network diawal
kemunculannya  dikembangkan  pada machine learning untuk  meniru  syaraf  pada  otak  manusia, yang dilakukan dengan mengkombinasikan elemen komputasi atau neurn dalam sebuah komputer yang saling terkait (Guidici & Figini, 2009).
Proses  pengolahan  data  dalam  algoritma neural network di lakukan dengan cara menyesuaikan masing- masing  bobot neuron dengan  arah  mundur  didasarkan pada  nilai  error  dalam  pemorsesan  data  Pada  setiap proses  yang  dilakukan,  bobot  relasi  dalam  sebuah jaringan  di  rubah  dan  dimodifikasi  yang  berfungsi
untuk meminimalkan nilai dai MSE atau Mean Squared Error antaran  nilai  perkiraan  dari  sebuah  jaringan dengan nilai real atau sebenarnya. Langkah memodifikasi  hubungan  antar  jaringan  tersebut dilakukan secara mundur ((Kusrini & Luthfi, 2009).
4. Algoritma C.4.5
Algoritma C4.5 pertama kali dikenalkan oleh J. Ross Quinlan,  algotima  ini  merupakan  pengembangan  dari algoritma  ID3.  Algoritma  ID3  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan atau decision tree . Pohon keputusan  atau decision  tree dianggap  sebagai algoritma paling akurat. Dalam pengelompokan pohon keluptusan erdapat sebuah node yang membentuk akar pohon.  Node  akar  ini  tidak  mempunyai  inputan  sama sekali tapi menghasilkan output. Adapun node lain yang bukan sebagai akar akan tetapi mempunya satu inputan disebut dengan test node atau node internal, sedangkan node lain adalah node daun yang merupakan nilai target yang  paling  tepat  dari  salah  satu  kelas  (Maimon  & Rokach, 2010).
Decission  Tree atau  pohon  keputusan  dihasilkan dengan  cara  membagi  setiap  nilai  dari atribut  menjadi cabang  dalam  setiap  kemungkinan.  Cara  kerjanya adalah  dengan  menelusuri  mulai  dari  akar  sampai  ke cabang-cabang  hingga  mencapai  kelas  suatu  objek ditemukan. Instance di kelompokan dengan mengarahkan  mulai  dari  akar  dampai  pada  daunnya sesuai  dengan  hasil  tes  yang  dilakukan  melalui  node internal.    Kemudian  mengubah  data  pada  pohon keputusan menjadi serangkaian aturan untuk menghasilkan  sebuah  keputusan.  Algoritma  ini  sesuai diterapkan  untuk  mengatasi  masalah  pengelompokan dan  data  mining.  C4.5  bisa  memetakan  seluruh  nilai atribut  menjadi  kelas  yang  dapat  di  implementasikan untuk pengelompokan baru (Wu & Kumar,2009).

## 5. Penelitian Terkait
Penelitian  ini  merupakan  penelitan  lanjutan  dari beberpaa penelitian yang sudah dilakukan para peneliti lain.  Adapun  penelitian  yang  pernah  dilakukan menggunakan data set ini adalah:
1. Moro et al, 2014 membuat Sistem Pendukung Keputusan untuk telemarketing Bank. Berhasil mengumpulkan data sebanyak 4521. Atribut yang digunakan sebanyak 16 ditambah 1 atribut hasil.
2. Dalam penelitian Ruhmi Suhaelani, 2016 melakukan penelitian menggunakan data set ini diolah dengan algoritma Naïve Bayes kemudian dilakukan seleksi fitur dengan metode Backward Elimination . Hasil yang diperoleh data set yang diolah menggunakan algoritma Naïve Bayes
mempunyai akurasi sebesar 89,08% setelah diseleksi fitus menggunakan Backward Elimination akurasi meningkat menjadi 90,69%.
3. Dalam penelitian berjudul Pencarian Model Terbaik Antara Algoritma C 4.5 Dan C 4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Promosi Deposito, saeful mujab melakukan penelitian dengan hasil data set yang diolah menggunakan Algoritma C 4.5 memperoleh akurasi sebesar 88.83% setelah diterapkan algoritma PSO menjadi 89,26%. (Mujab,2013) 4. Dalam penelitian lain, data set diolah menggunakan Naïve Bayes dan Naïve Bayes Particle Swarm Optimation, akurasi yang didapatkan 82,19% setelah di tambahkan algoritma PSO meningkat menjadi 89,70% (Prabowo, 2014)
Penelitan  yang  akan  dilakukan  mencari  algoritma yang  lebih  tinggi  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  yaitu  menerapkan  algortima  Neural Network dan kemudian dioptimasi.

## M ETODE P ENELITIAN

## 3.1    Kerangka Penelitian

## Gambar 1 Kerangka Penelitian

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
University of California Irvine Machine Learning Repository adalah kumpulan database, teori dan  data generator  yang  digunakan  oleh  komunitas  machine learning  untuk  analisis  empiris  dari  algoritma machine  learning.  Arsip  yang  ada  telah  buat  pada tahun  1987  oleh  David  Aha  dan  mahasiswa pascasarjana universitas California Irvine. Arsip-arsip tersebut telah banyak digunakan sebagai sumber data
set  primer  dan  telah  dijadikan  sebagai  rujukan  lebih dari 1000 kali, sehingga menjadikannya sebagai salah satu dari 100 paper yang paling banyak dikutip dalam bidang ilmu komputer.
Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari
link
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketin g yang terdiri dari 17 atribut. (Moro, et al, 2014)
H ASIL D AN P EMBAHASAN
a) Hasil Klasifikasi Dengan Decision Tree Dan Particle Swarm Optimization
Gambar 2.  Desain Proses Menggunakan Decision Tree – PSO Pemodelan  dilakukan  dengan  memasukkan  data training dihubungkan dengan Optimize Weight. Setelah itu double klik optimize Weigth sampai muncul jendela baru.
Gambar 3.  Desain Proses Menggunakan Decision Tree – PSO Dalam  jendela  Optimize  Weigth,  dimasukkan validation. Yang jika di klik ganda akan memunculkan 2 jendela baru sejajar.
Gambar 4.   Desain Validation Menggunakan Decision Tree – PSO
Dalam  jendela  tersebut  dimasukkan  Decission  Tree, dan  untuk  jendela  sebelah  kanan  dimasukkan  data training,  apply  model  dan  performace.  Setelah  proses dijalankan  akan  mendapatkan  hasil  yang  bisa  dilihat pada menu result.
Tabel  akurasi  pengolahan  data  dengan  Decision  Tree dan Particle Swarm Optimization
Gambar 5.  Gambar Tabel Akurasi Tabel  hasi  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 89,72%.
b) Hasil Klasifikasi Naïve Bayes Dan Particle Swarm Optimization
Gambar 6.  Desain Naïve Bayes – PSO
Gambar 7.Tabel Akurasi
c) Hasil Klasifikasi Neural Network Dan Particel
Swarm Optimization Gambar 8. Desain Neural Networt - PSO

## Gambar 9. Akurasi NN - PSO
Hasil  pengolahan  keseluruhan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut : Tabel 1. Perbandingan Akurasi Algoritma Akurasi C4.5 – PSO 89,72 NB - PSO 97,04 NN - PSO 96,96
Dengan demikian Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization  memiliki  akurasi  paling  tinggi  yaitu 97,04.  Adapun  Pembobotan  masing-masing  atribut sebagai berikut :
Tabel 2. Pembobotan Atribut
Dari tabel diatas atribut yang mempunyai bobot kurang dari  0,5  dapat  dihapus  untuk  meningkatkan  akurasi. Hasil akhirnya sebagai berikut :
Tabel 3. Atribut Yang Digunakan Atribut Nilai Kredit Macet 1.0 KPR 1.0 Dihubungi Dengan 0.72 Bulan kontak 1.0 Hari kontak 1.0 Lama kontak 1.0 Frekuensi dihubungi Setelah Promo 1.0 Variasi Tingkat Pekerjaan 0.88 Indeks Kepercayaan Konsumen 1.0 Desain Aplikasi untuk menentukan nasabah potensial : Atribut Nilai Usia 0.0 Pekerjaan 0.0 Status Pernikahan 0.42 Pendidikan 0.0 Kredi Macet 1.0 KPR 1.0 Pinjaman 0.0 Dihubungi Dengan 0.72 Bulan kontak 1.0 Hari kontak 1.0 Lama kontak 1.0 Frekuensi  dihubungi  Setelah Promo 1.0 Selang Waktu 0.0 Frekuensi  dihubungi  Setelah Promo 0.0 Hasil Promo Sebelumnya 0.0 Variasi Tingkat Pekerjaan 0.88 Indeks Harga Konsumen 0.0 Indeks Kepercayaan Konsumen 1.0 Indeks Euribor 0.47473428449925736 Jumlah Karyawan 0.0
Use Case Gambar 10. Use Case
Activity Diagram
Gambar 11.  Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan langkah-langkah system dalam menyelesaikan pekerjaannya.
Desain User Interface
Gambar IV.11 Desain GUI
User Interface dibuat

## K ESIMPULAN
Algoritma Naïve Bayes di optimasi dengan Particle Swarm  Optimization  mempunyai  akurasi  tertinggi untuk klasifikasi nasabah potensial. Setelah pengolahan data  didapatkan  hasil  bahwa  beberapa  atribut  perlu  di hilangkan karena mempunyai bobot kurang dari 0,500. Dari attribute yang tersisa dibuat aplikasi menggunakan software Visual Basic 6.0.
Dalam penelitian berikutnya bisa menggunakan data nasabah Bank dari Indonesia sehingga lebih akurat dan sesuai  jika  diterapkan  di  Indonesia.  Penelitian  juga dapat  menggunakan  metode  optimasi  lainnya  untuk mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  Kasih  kepada  Universitas  Bina  Sarana Informatika  Jakarta  tempat  penulis  mengabdikan  diri selama  kurang  lebih  12  tahun.  Selain  saya  juga  ingin mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kopertis  5  yang sekarang  berubah  menjadi  LLDIKTI  wilayah  5  yang telah  membiayai  seluruh  pengeluaran  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
S. M. Metev & V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd  ed.,  R.  M.  Osgood,  Jr.,  Ed.    Berlin,  Germany: Springer-Verlag, 1998.
J.  Breckling, Ed., The  Analysis  of  Directional  Time  Series:
Applications to Wind Speed and Direction , seri Lecture Notes  in  Statistics.    Berlin,  Germany:  Springer,  1989, vol. 61.
S.  Zhang,  C.  Zhu,  J.  K.  O.  Sin,  &P.  K.  T.  Mok,  “A novel ultrathin  elevated  channel  low-temperature  poly-Si TFT,” IEEE Electron Device Lett. , vol. 20, pp. 569–571, Nov. 1999.
M. Wegmuller, J. P. von der Weid, P. Oberson, & N. Gisin, “High  resolution  fiber  distributed  measurements  with coherent  OFDR,” Prosiding  ECOC’00 ,  2000,  paper 11.3.4, p. 109.
R. E. Sorace, V. S. Reinhardt, &S. A. Vaughn, “High-speed digital-to-RF  converter,”  U.S.  Patent  5  668  842,  Sept.
16, 1997. (2002) The IEEE website. [Online].Tersedia: http://www.ieee.org/
M.  Shell.  (2002)  IEEEtran  homepage  on  CTAN.  [Online].
Tersedia: http://www.ctan.org/tex- archive/macros/latex/contrib/supported/IEEEtran/ FLEXChip Signal Processor (MC68175/D) , Motorola, 1996. “PDCA12-70  data  sheet,”  Opto  Speed  SA,  Mezzovico,
Switzerland.
A. Karnik, “Performance of TCP congestion control with rate feedback: TCP/ABR and rate adaptive TCP/IP,” M. Eng.
thesis, Indian Institute of Science, Bangalore, India, Jan. 1999.
J. Padhye, V. Firoiu, &D. Towsley, “A stochastic model of
TCP Reno congestion avoidance and control,” Univ. of
Massachusetts, Amherst, MA, CMPSCI Tech. Rep. 99- 02, 1999.