## Rekomendasi Klasifikasi Nasabah BSI Mengikuti Program Pesta Hadiah dan Labbaik Special Gift Menggunakan Algoritma C4.5
Resty Annisa 1 , Aidil Afriansyah 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Lampung (UNILA)
2 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera (ITERA) e-mail: *1 resty.annisa@eng.unila.ac.id, 2 aidil.afriansyah@if.itera.ac.id,
Abstract. PT. Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 is one of the banks that provides gift party program services and special gift lab programs for customers by opening an account book and making deposits  with  a  certain  amount  and  later  will  be  exchanged  for  prizes  in  kind  to  customers.  On  PT.  Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 offers both programs to customers there is a problem because both programs require deposits with a certain nominal amount. Meanwhile, the customers who arrive have different nominal account balances, work backgrounds, and incomes. By applying data mining and using the C4.5 algorithm, Bank Syariah Indonesia customer data can be predicted with fairly high accuracy using training data and testing data of 94.65% and 88.18% with two different split data cases.
Keywords: Data Mining, Algorithm C4.5, RapidMiner
Abstrak. PT. Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 merupakan salah satu bank yang menyediakan  layanan  program  pesta  hadiah  dan  program  labbaik  special  gift  terhadap  nasabah  dengan melakukan pembukaan buku rekening serta melakukan deposito dengan nominal jumlah tertentu dan nantinya akan  ditukarkan  dengan  hadiah  dalam  bentuk  barang  kepada  nasabah.  Pada  PT.  Bank  Syariah  Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 penawaran kedua program tersebut terhadap nasabah terdapat masalah dikarenakan kedua program tersebut memerlukan deposito dengan nominal jumlah tertentu. Sedangkan, pihak nasabah yang berdatangan memiliki nominal saldo rekening, background pekerjaan, dan pendapatan yang berbeda-beda.  Dengan  menerapkan  data  mining  dan  menggunakan  algoritma  C4.5  data  nasabah  Bank Syariah Indonesia dapat diprediksi dengan accuracy yang cukup tinggi dengan menggunakan data training dan data testing sebesar 94.65% dan 88.18% dengan dua kasus split data yang berbeda.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, RapidMiner

## PENDAHULUAN
Bank  memiliki  data  besar  yang  disimpan  dalam  bentuk  database  dan  dikelola  untuk menghasilkan  sebuah  informasi  mengenai  nasabah,  serta  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk menjaga  hubungan  antara  pihak  bank  dan  nasabah  dalam  melakukan  penawaran  produk  bank. Perkembangan  teknologi  saat  ini,  menyebabkan  persaingan  antar  perusahaan  semakin  ketat  untuk menjadi  yang terbaik antara bank syariah dan konvensional. Penerapan Data Mining pada industri perbankan  menjadi  salah  satu  kunci  dalam  melakukan  identifikasi  dan  kefektifan  dalam mendapatkan,  mengelola,  dan  menganalisa  data  nasabah,  produk,  dan  layanan  pada  kegiatan  per- bankan. PT. Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 merupakan salah satu bank yang menyediakan layanan program pesta hadiah dan program labbaik special gift terhadap nasabah dengan  melakukan  pembukaan  buku  rekening  serta  melakukan  deposito  dengan  nominal  jumlah tertentu dan nantinya akan ditukarkan dengan hadiah dalam bentuk barang kepada nasabah.
Pada  PT.  Bank  Syariah  Indonesia  KCP  Bintaro  Kebayoran  Arcade  1  penawaran  kedua program  tersebut  terhadap  nasabah  terdapat  masalah  dikarenakan  kedua  program  tersebut memerlukan deposito dengan nominal jumlah tertentu. Sedangkan, pihak nasabah yang berdatangan memiliki  nominal  saldo  rekening,  background  pekerjaan,  dan  pendapatan  yang  berbeda-beda. Sehingga projek ini bisa dijadikan acuan pihak Bank untuk merekomendasikan nasabah mengikuti program pesta hadiah dan program labbaik special gift berdasarkan record data yang ada. Oleh karena
itu, data nasabah dari Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 menjadi bahan acuan untuk menganalisa nasabah dalam mengikuti program pesta hadiah dan program labbaik special gift. Perekomendasian tersebut berkategorikan nasabah dapat direkomendasikan dalam mengikuti hanya program pesta hadiah, hanya program labbaik special gift, mengikuti kedua program tersebut, atau tidak direkomendasikan mengikuti kedua program tersebut. Dalam kasus ini digunakan teknik data mining  decision  tree  untuk  merekomendasikan  program  terhadap  nasabah  dengan  menggunakan pohon keputusan algoritma C4.5. Penerapan data mining ini nantinya akan saya buat sebagai project dan  akan  dimasukan  kedalam  penelitian  dan  jurnal  kerja  praktek  yang  berjudul  “Penerapan  Data Mining dalam Mengklasifikasi Nasabah Sebagai Rekomendasi Mengikuti Program Pesta Hadiah dan Program  Labbaik  Special  Gift  Menggunakan  Algoritma  C4.5”.  Batasan  penelitian  ini  hanya menganalisa data nasabah dan merekomendasikan nasabah hanya dengan dua program Bank Syariah Indonesia  yaitu  program  pesta  hadiah  dan  program  labbaik  special  gift.  Semoga  dengan  analisa tersebut dapat memudahkan pihak Bank dalam merekomendasikan nasabah untuk mengikuti kegiatan program pesta hadiah dan program labbaik special gift.

## METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan projek penerapan data mining dalam mengklasifikasi nasabah sebagai rekomendasi mengikuti program pesta hadiah dan program labbaik special gift menggunakan algoritma C4.5 sebagai berikut :
Gambar  1. Metode Penelitian
Dapat  dilihat  pada  gambar  di  atas  bahwa  penyelesaian  proyek  dilakukan  secara  bertahap. Mulai dari tahap Analisa masalah di lapangan lebih tepatnya di Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran  Arcade  1.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahapan  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam observasi dan pengambilan data dari database Bank Syariah Indonesia melalui website T24 BSI.  Tahapan  selanjutnya  melakukan  proses  mining  dimana  melakukan  data  selection,  data preprocessing  atau  data  cleaning,  data  transformation.  Tahap  selanjutnya  melakukan  pengujian algoritma  C4.5  dengan  menghitung  nilai  entropy  dan  gain  setelah  itu  menganalisa  data  dengan
melakukan  visualisasi  data.  Tahapan  selanjutnya  melakukan  pengujian  data  dengan  RapidMiner dimana menghasilakan pemodelan pohon keputusan (decision tree) dimana akan menghasilan aturan- aturan dari pohon keputusan dan menghasilkan hasil accuracy dari pengujian algoritma C4.5 dalam mengklasifikasi data nasabah.

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  ektrasi  pengetahuan  dari  data  yang  besar.  Berdasarkan fungsinya, data mining merupakan proses yang digunakan untuk membantu dalam mengambil suatu keputusan.  Adapaun  pengertian  lainnya  mengenai  data  mining  adalah  sebuah  proses  untuk menemukan pola, hubungan, dan trend berdasarkan data yang besar dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistika dan matematika[1].
Tahapan proses dalam data mining sebagai berikut:

## a. Data Selection
Pemilihan  data  baru  dari  sekumpulan  data  operasional  dan  dilakukan  sebelum  tahap pemanggilan  informasi  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database).  Data  hasil  seleksi  yang dilakukan disempan dalam suatu file secara terpisah dari basis data operational.

## b. Preprocessing / Cleaning
Proses  cleaning  merupakan  proses  dimana  data  dipersiapkan  untuk  dianalisis  pada  proses selanjutnya, dengan cara memodifikasi atau menghapus suatu data yang tidak berkaitan, tidak lengkap, dan tidak dibutuhkan.

## c. Transformation
Melakukan  pengodingan  ataupun  bahasa  pemrograman  terhadap  data  yang  telah  dipilih, sehingga data tersebut sesuai dengan proses data mining. Proses coding dalam pengolahan data merupakan proses dalam menentukan pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

## d. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mencari  suatu  pola  atauapun  informasi  dalam  data  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat  bervariasi.  Pemilihan  metode  ataupun  algoritma  berdasarkan  tujuan  dan  proses  dari pengolahan data secara keseluruhan.
e. Interpretation / Evaluation
Mengevaluasi dari empat tahapan hasil prediksi yang dihasilkan berdasarkan metode algoritma yang dipilih serta menghasilkan nila yang mendekati klasifikasi data sebenarnya.

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma  pengembangan dari algoritma  ID3.  Algoritma C4.5 menjadi penyusun pohon keputusan berdasarkan set data training yang berisi kasus-kasus atau tupel dalam basis data, dimana tiap tupel memiliki atribut kontinyu diskrit atau keduanya[2].
Secara  umum  algoritma  C4.5  menjadi  penyusun  atau  pondasi  pohon  keputusan  adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut akar berdasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut  yang ada[3]. Menghitung nilai gain menggunakan rumus sebagai berikut :
Sedangkan perhitungan dari nilai entrophy menggunakan rumus sebagai berikut :

## 2.3 Classification
Data  Classification memiliki  dua  tahap  dimana  tahap  pertama  adalah  membangun  suatu model  berdasarkan  rangkaian  data  class  yang  disebut  interval  model  dengan  tujuan  menganalisa database tuple . Dengan adanya atribut class label maka tahapan ini bisa disebut sebagai supervised learning , berbeda dengan unsupervised learning atau yang dikenal dengan clustering[4].
Dalam  klasifikasi  terdapat  target  variabel  kategori.  Dimana  pada  projek  ini  mengenai penerapan  data  mining  dalam  mengklasifikasi  nasabah  sebagai  rekomendasi  mengikuti  kegiatan program Bank Syariah Indonesia terdapat 4 variabel kategori yaitu nasabah direkomendasikan untuk mengikuti  program  pesta  hadiah,  nasabah  direkomendasikan  untuk  mengikuti  program  labbaik special  gift,  nasabah  direkomendasikan  untuk  mengikuti  dua  program  BSI,  atau  nasabah  tidak direkomendasikan  sama  sekali  untuk  mengikuti  kegiatan  program  pesta  hadiah  ataupun  program labbaik special gift .

## 2.4 Pohon Keputusan ( Decision Tree )
Pohon keputusan merupakan salah satu metode dalam mengklasifikasi pada penerapan data mining. Pada dasarnya decision tree merubah data menjadi pohon keputusan dengan adanya aturan- aturan keputusan[5].
Pohon keputusan berfungsi untuk mengeksplorasi data serta menemukan pengklasifikasian berdasarkan  variabel  kategori.  Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  membuat  pohon keputusan adalah algoritma C4.5 dikarenakan merupakan algoritma terpopuler dalam penyusunan pohon keputusan. Pohon yang dibentuk tidak selalu merupakan pohon biner, namun jika dalam data set menggunakan 2 macam nilai kategorikal maka bentuk dari pohon keputusan merupakan pohon biner[6]. Jikalau dalam dataset berisi lebih dari 2 macam kategorikal maka bentuk pohon keputusan tidak berupa pohon biner.
Kelebihan-kelebihan decision tree sebagai berikut:
1. Menyediakan visual result
2. Dibangun berdasarkan aturan-aturan yang dapat dimengeri dan dapat dipahami
3. Bersifat prediktif
4. Memungkinkan untuk melakukan prediksi
5. Menamiplkan pengklasifikasian dari data yang penting

## 2.5 Rapid Miner
Rapid Miner merupakan suatu perangkat lunak yang dibuat oleh Dr. Markus Hifmann dan Ralf Klinkenberd dari rapid-i.com. Perangkat lunak ini bersifat terbuka ( open source ). Rapid Miner merupakan  solusi  untuk  melakukan  analisa  ataupun  prediksi  dari  data  yang  besar  sehingga menghasilkan  suatu  informasi  atau  pengetahuan  untuk  pengambilan  sebuah  keputusan  dengan menggunakan  berbagai  macam  teknik  deskriptif  dan  prediksi[7].  Penggunaan Rapid  Miner tidak membutuhkan kodingan khusus dikarenakan semua fasilitas sudah disiapkan pada perangkat lunak tersebut dan dikhususkan untuk pengguanaan data mining.

## 2.6 Bank Syariah
Bank merupakan sebuah institusi kuangan yang menangani debit atau kredit dengan syariat yang  diajarkan  dalam  agama  Islam.  Bank  bisa  meminjamkan,  menerima  serta  menyimpan  uang nasabah. Bank Syariah Indonesia memberikan pelayanan jasa keuangan dan berbagai produk Bank Syariah  seperti  tabungan  bisnis,  program  ABATANA  (Ayo  Berhaji  Aman  dan  Terencana),  BSI
KUR, Giro Valas, tabungan easy Mudharabah dan Wadiah, gadai  emas, dan BSI Tabungan Haji Indonesia.
Terdapat dua program dimana program tersebut dapat menukarkan jumlah deposito nasabah kepada bank dengan produk barang, program tersebut adalah :

## A. Program Pesta Hadiah
Program Pesta Hadiah merupakan program Bank Syariah Indonesia dimana nasabah membuka rekening baru dan top up rekening eksisting. Slogan program pesta hadiah Bank Syariah Indonesia “Tambah Dananya, Berbagi Berkahnya. Nabung berkah, bonus hadiah!”
Terdapat  beberapa  persyaratan  bagi  nasabah  dalam  mengikuti  program  pesta  hadiah, diantaranya:
1. Penempatan dana fresh Fund untuk pembukaan Tabungan Easy Mudharabah baru atau eksisting minimal Top Up Rp 10 Juta dan maksimal Top Up Rp 200 Juta.
2. Jangka waktu blokir dapat dipilih 6 atau 12 bulan.
3. Nominal hadiah sesuai tabel dan telah ditambahkan kontribusi Wakaf senilai Rp 10 Ribu/NoA nya.
4. Hadiah dalam bentuk barang / voucher yang telah ditetapkan.
5. Hanya berlaku untuk nasabah individu (non priority) dan non institusi.
Berikut list tabel hadiah program pesta hadiah Bank Syariah Indonesia:
Tabel  1. Program Pesta Hadiah

## B. Program Labbaik Special Gift
Program Labbaik Special Gift merupakan program Bank Syariah Indonesia mengenai BSI Tabungan Haji  Indonesia.  Slogan  dari  program  labbaik special  gift Bank  Syariah  Indonesia  “Top  up  BSI Tabungan Haji Indonesia dan dapatkan gimmick menarik”.
Deskripsi program labbaik special gift:
1. Top up Dana/Fresh Fund.
2. Diblokir 1 tahun.
3. Mendapatkan gimmick sesuai tiering.
Berikut list tabel hadiah program labbaik special gift Bank Syariah Indonesia:
Nominal Blokir Dana Produk Barang Pesta Hadiah Rp 10.000.000 Maspion Saucepan 16 Cm Rp 15.000.000 Oxone Knife Rp 20.000.000 Bantal Pijat atau 24 Inch Suitcase Rp 25.000.000 Happycall Pan Rp 30.000.000 Moegan Wok Pan Rp 35.000.000 Cookware Set 4 Pcs Rp 40.000.000 Supra Presto 8 Liter Rp 45.000.000 Cosmos Juicer Rp 50.000.000 Bolde Oven Diamond Rp 100.000.000 Mito Air Fryer Rp 200.000.000 Kurumi Vacuum Cleaner
Tabel  2. Hadiah Program Labbaik Top Up Nominal Produk Barang Labbaik Special Gift Rp 5.000.000 - 10.000.000 Sajadah Rp 10.000.000 Mukena

## 2.7 Bank Syariah
Confussion matrix merupakan matrix yang menggambarkan hasil pengukuran performa pada permasalahan klasifikasi machine learning. Nilai yang dihasilkan pada tabel confusion matrix dibagi menjadi  4,  diantaranya  True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False Negative (FN)[8]. Tabel confusion matrix dapat dilihat pada tabel di bawah berikut:
Tabel  3. Confusion Matrix Predicted Positif Predicted Negative Actual Positive TP FN Actual Negative FP TN
Keterangan untuk tabel 3 dinyatakan sebagai berikut: a.  True Positive (TP) : Jumlah data positif yang terdeteksi benar sebagai positif. b.  True Negative (TF) : Jumlah data negatif yang terdeteksi benar sebagai negatif. c.  False Positif (FP) : Jumlah data negatif yang terdeteksi positif. d.  Fale Negative (FN) : Jumlah data positif yang terdeteksi negatif.
Pada proses  evaluasi  kinerja ini akan menampilkan serta membandingkan nilai  sebenarnya dengan  nilai  hasil  prediksi  yang  dapat  digunakan  dalam  menghasilkan  matriks  evaluasi.  Matriks evaluasi tersebut berupa nilai akurasi, precision, recall, dan F-measure.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Pada  proses  data  selection,  pengambilan  data  nasabah  Bank  Syariah  Indonesia  di  KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 menggunakan aplikasi BSI pada web back office T24. Penampilan web back office T24 Bank Syariah Indonesia sebagai berikut :

## Gambar 2. Web Back Office
Data  Nasabah  Bank  Syariah  Indonesia  di  KCP  Bintaro  Kebayoran  Arcade  1  sebanyak 11.442 data dimana data tersebut berdasarkan periode 30 Juni 2022. Pada dataset tersebut 17 atribut data. Dataset nasabah BSI terdapat data pembukaan rekening sesudah dan sebelum Merger BSI. Dataset tersebut sebagai berikut:
Tabel 4. Dataset Nasabah No Tanggal Buka Rekening Kode Cabang --- Rekomendasi Program BSI 1 30/06/2022 ID0018158 --- Tidak Direkomendasikan 2 29/06/2022 ID0018158 --- Tidak Direkomendasikan 3 29/06/2022 ID0018158 --- Tidak Direkomendasikan : : : --- : 11.442  17/01/2011 ID0018158 --- Tidak Direkomendasikan
Tabel di atas menunjukan bahwa data nasabah berawal dari 17 Januari 2011 sampai 30 Juni 2022,  dimana  sebelum  merger  menjadi  Bank  Syariah  Indonesia  bank  cabang  dengan  kode ID001858  merupakan  BNI  Syariah.  Dikarenakan  terdapat  atribut  yang  tidak  digunakan  dalam pengolahan  data  nasabah  dan  pembuatan  pohon  keputusan  maka  diperlukannya  data  cleaning dengan  bertujuan  untuk  membersihkan  dataset  dari  beberapa  data  yang  tidak  dibutuhkan  dalam pengolahan data.

## 3.2 Data Cleaning
Pada proses  data cleaning hal  yang dilakukan adalah memeriksa dataset  apakah terdaoat missing value serta menghapus atribut data yang tidak digunakan. Pada tahapan ini menggunakan pemrograman python untuk mempermudah dan mempersingkat waktu dalam pemrosesan. Proses data cleaning sebagai berikut :
Pada tahapan pertama yang dilakukan adalah mengimport modul pandas dan numpy pada python dengan bertujuan untuk memproses dan mengelola data file dengan extensi .xlsx atau .csv di  python.  Setelah  itu  import  data  excel  ke  dalam  python  dengan  menggunakan  sintax pd.read_excel () .
Pada  tahapan  kedua  melakukan  pengecekan  informasi  dataset  data  nasabah  BSI  dengan menggunakan sintax data.info serta data.columns untuk mengetahui jumlah serta rincian atribut pada dataset.
Pada  tahapan  ketiga  melakukan  pengecekan  missing  value  ataupun  data  kosong  pada dataset menggunakan sintax data.isnull().sum() bertujuan untuk mengetahui jumlah data missing value berdasarkan atribut pada dataset.
Pada  tahapan  keempat  melakukan  pengapusan  atribut  dataset  menggunakan  sintax data.drop() dimana  bertujuan  untuk  menghilangkan  atribut  yang  tidak  digunakan  dalam pengolahan data. Setelah itu melakukan pengecekan dataset, apakah data tersebut sudah memiliki atribut yang dibutuhkan dalam pengolahan.  Dengan menggunakan sintax data.to_excel () maka data cleaning berhasil diexsport dan dilakukan.
Berdasarkan  data  cleaning  yang  sudah  dilakukan  maka  dataset  nasabah  Bank  Syariah Indonesia  terdapat  5  atribut  yang  terdiri  dari  Mt.Uang,  Gender,  Kategori  Saldo,  Pekerjaan,  dan Rekomendasi Program BSI sebanyak 11.442 data nasabah BSI.

## 3.3 Data Transformation
Pada proses data transformation melakukan split data pada dataset nasabah Bank Syariah Indoensia. Pada tahapan ini terdapat dua kasus split dataset nasabah Bank Syariah Indoenesia : spilt data yang pertama menggunakan rasio data training dan data testing 60:40, dimana data training sebanayak 6.865 data dan data testing sebanyak 4.577. Sedangkan split data yang kedua dimana memisahkan  data  training  dan  data  testing  berdasarkan  waktu  merger  Bank  Syariah  Indonesia tanggal 1 Februari 2021, dimana banyak dataset setelah merger Bank Syariah Indonesia sebanyak 702  data  nasabah  dan  sebelum  merger  sebanyak  10.740  data.  Apabila  menggunakan  rasio perbandingan presentase data nasabah setelah merger dan sebelum merger sebesar 6,14% : 93,86%.

## 3.4 Pengujian Algoritma C4.5
Pengujian algoritma C4.5 dilakukan berdasarkan dataset nasabah Bank Syariah Indoensia KCP  Bintaro  Kebayoran  Arcade  1  yang  sudah  melalui  tahapan  data  cleaning.  Pengujian  data dengan algoritma C4.5 dapat dilakukan dengan menghitung nilai Entrophy dan Gain berdasarkan atribut-atribut  yang dimiliki. Dimana dari hasil perhitungan nilai  Gain  tertinggi  akan digunakan sebagai simpul akar atau atribut akar pada pohon keputusan. Perhitungan nilai Entropy dan Gain pada dataset nasabah BSI sebagai berikut:
Tabel 5. Alir FIS untuk stok ideal Atribut Value Jumlah K1 K2 K3 K4 Entropy Gain Total - 11.442  10.177 387 492 386 0,676 - Gender L 5.771 5.044 229  289 209 0,744 0,002 P 5.671 5.133 158 203 177 0,602 Kategori Saldo <5 Juta 9.943 9.929 14 0 0 0,000 0,547 5  Juta  -  20 Juta 874 248 338 270 18 1,685 20 Juta - 50 Juta 342 0 35 222 85 0,000 >50 Juta 283 0 0 0 283 0,000 Pekerjaan Mahasiswa / Pelajar 3.455 3.455 0 0 0 0,000 0,141 Ibu  Rumah Tangga 1.033 1.019 8 0 6 0,000 Wiraswasta 2.251 2.083 87 30 51 0,492 Karyawan Swasta 4.621 3.620 292 462 247 1,086 BUMN 82 0 0 0 82 0,000 Keterangan : K1 : Tidak Direkomendasikan K2 : Labbaik Special Gift
K3 : Pesta Hadiah K4 : Pesta Hadiah dan Labbaik Special Gift
Perhitungan Entropy :
1. Entropy Total = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (- K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah) Entropy Total = ((-10177/11442)*Log2(10177/11442) + (-387/11442)*Log2(387/11442) + (- 492/11442)*Log2(492/11442) + (-386/11442)*Log2(386/11442)
Entropy Total = 0,676
2. Entropy Gender (L) = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Gender (L) = ((-5044/5771)*Log2(5044/5771) + (-229/5771)*Log2(229/5771) + (- 289/5771)*Log2(289/5771) + (-209/5771)*Log2(209/5771)
Entropy Gender (L) = 0,744
3. Entropy Gender (P) = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Gender (P) = ((-5133/5671)*Log2(5133/5671) + (-158/5671)*Log2(158/5671) + (- 203/5671)*Log2(203/5671) + (-177/5671)*Log2(177/5671)
Entropy Gender (L) = 0,602
4. Entropy <5 Juta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (- K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy <5 Juta = ((-9929/9943)*Log2(9929/9943) + (-14/9943)*Log2(14/9943) + (-
0/9943)*Log2(0/9943) + (-0/9943)*Log2(0/9943)
Entropy <5 Juta = 0,744
5. Entropy 5 Juta – 20 Juta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (- K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (- K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy 5 Juta – 20 Juta = ((-248/874)*Log2(248/874) + (-338/874)*Log2(338/874) + (- 270/874)*Log2(270/874) + (-18/874)*Log2(18/874)
Entropy 5 Juta – 20 Juta = 1,685
6. Entropy 20 Juta – 50 Juta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (- K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (- K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy 20 Juta – 50 Juta = ((-0/342)*Log2(0/342) + (-35/342)*Log2(35/342) + (-
222/342)*Log2(222/342) + (-85/342)*Log2(85/342)
Entropy 20 Juta – 50 Juta = 0
7. Entropy >50 Juta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (- K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy >50 Juta = ((-0/283)*Log2(0/283) + (-0/283)*Log2(0/283) + (-0/283)*Log2(0/283) + (-283/283)*Log2(283/283)
Entropy >50 Juta = 0
8. Entropy Mahasiswa / Pelajar = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (- K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (- K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Mahasiswa / Pelajar = ((-3455/3455)*Log2(3455/3455) + (-0/3455)*Log2(0/3455) +
(-0/3455)*Log2(0/3455) + (-0/3455)*Log2(0/3455)
Entropy Mahasiswa / Pelajar = 0
9. Entropy Ibu Rumah Tangga = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (- K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (- K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Ibu Rumah Tangga = ((-1019/1033)*Log2(1019/1033) + (-8/1033)*Log2(8/1033) +
(-0/1033)*Log2(0/1033) + (-6/1033)*Log2(6/1033)
Entropy Ibu Rumah Tangga = 0
10. Entropy Wiraswasta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Wiraswasta = ((-2083/2251)*Log2(2083/2251) + (-87/2251)*Log2(87/2251) + (-
30/2251)*Log2(30/2251) + (-51/2251)*Log2(51/2251)
Entropy Wiraswasta = 0,492
11. Entropy Karyawan Swasta = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (- K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (-K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (- K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy Karyawan Swasta = ((-3620/4621)*Log2(3620/4621) + (-
292/4621)*Log2(292/4621) + (-462/4621)*Log2(462/4621) + (-247/4621)*Log2(247/4621)
Entropy Karyawan Swasta = 1,086
12. Entropy BUMN = ((-K1/Jumlah)*Log2(K1/Jumlah) + (-K2/Jumlah)*Log2(K2/Jumlah) + (- K3/Jumlah)*Log2(K3/Jumlah) + (-K4/Jumlah)*Log2(K4/Jumlah)
Entropy BUMN = ((-0/82)*Log2(0/82) + (-0/82)*Log2(0/82) + (-0/82)*Log2(0/82) + (- 82/82)*Log2(82/82)

## Entropy BUMN = 0
Perhitungan Gain :
1. Gain Gender = (Entrophy Total) - (((Jumlah(L)/Jumlah Total)*Entropy(L) + ((Jumlah(P)/Jumlah Total)*Entropy(P))) Gain Gender = (0,676)-(((5771/11442)*0,744) + ((5671/11442)*0,602)))
Gain Gender = 0,002
2. Gain Kategori Saldo = (Entropy Total) – (((Jumlah (<5 Juta)/Jumlah Total)*Entropy(<5 Juta))
+ ((Jumlah(5 Juta – 20 Juta)/Jumlah Total)*Entropy(5 Juta – 20 Juta)) + ((Jumlah (20 Juta – 50 Juta)/Jumlah  Total)*Entropy(20  Juta  –  50  Juta))  +  ((Jumlah  (>50  Juta)/Jumlah Total)*Entropy(>50 Juta))
Gain Kategori Saldo = (0,676) – (((9943/11442)*0) + ((874/11442)*1,685) + ((342/11442)*0) + ((283/11442)*0)))
Gain Kategori Saldo = 0,547 3. Gain Pekerjaan = (Entropy Total) – (((Jumlah (Mahasiswa/Pelajar)/Jumlah Total)*Entropy(mahasiswa/pelajar) + ((Jumlah(Ibu Rumah Tangga)/Jumlah Total)*Entropy(Ibu Rumah Tangga) + ((Jumlah (Wiraswasta)/Jumlah Total)*Entropy(Wiraswasta)) + ((Jumlah(Karyawan Swasta)/ Jumlah
Total)*Entropy(Karyawan Swasta)) + ((Jumlah(BUMN)/Jumlah Total)*Entropy(BUMN) Gain  Pekerjaan  = (0,676)  –  (((3455/11442)*0) +  ((1033/11442)*0)  + ((2251/1142)*0,492) + ((4621/11442)*1,086) + ((82/11442)*0))

## Gain Pekerjaan = 0,141
Berikut hasil visualisasi  data dari dataset Nasabah Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1:
Gambar 3. visualisasi data dari dataset Nasabah

## 3.5 Pengujian Data Dengan RapidMiner
Pada pengujian dataset nasabah Bank Syariah Indonesia KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 sebanyak 11.442 data dengan 5 atribut data dan 1 atribut label. Pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner seperti pada gambar di bawah berikut:
Gambar 4. Pengujian dataset

## 3.6 Hasil Pemodelan Pohon Keputusan

## Gambar 5. Pohon Keputusan C4.5
Pohon keputusan C4.5 pada gambar di atas dibaca dari atas ke bawah atau dari akar sampai ke daun. Cara membacanya dengan mengacu pada tiap simpulnya. Jika kategori saldo 20 Juta – 50 Juta  dengan  Pekerjaan  Karyawan  Swasta  dan  gender  adalah  laki-laki  maka  direkomendasikan untuk  mengikuti  program  pesta  hadiah.  Jika  kategori  saldo  sebesar  20  Juta  –  50  Juta  dengan pekerjaan  karyawan  swasta  dan  gender  perempuan  maka  direkomendasikan  mengikuti  program Pesta  Hadiah.  Jika  kategori  saldo  sebesar  20  Juta  -  50  Juta  dengan  pekerjaan  wiraswasta  maka direkomendasikan mengikuti pesta hadiah dan labbaik special gift dan seterusnya. Hasil pemodelan pohon  keputusan  C4.5  akan  menghasilkan  sebuah  aturan  dalam  pengambilan  keputusan merekomendasikan nasabah untuk mengikuti program pesta hadiah dan program labbaik special gift  Bank  Syariah  Indonesia.  Aturan  decision  tree  dalam  mengklasifikasi  nasabah  pada  gambar dibawah berikut:

## Gambar 6. Klasifikasi Aturan Decision Tree

## 3.7 Hasil Accuracy
Pada hasil pengukuran hasil accuracy  yang diperoleh berdasarkan data training dan data testing dataset nasabah Bank Syariah Indonesia. Terdapat dua kasus dalam melakukan split data pada pengujian dataset nasabah BSI.
Hasil  accuracy  pada  split  data  dengan  perbandingan  rasio  data  training  dan  data  testing sebesar  60:40  dimana  data  training  sebanayak  6.865  data  dan  data  testing  sebanyak  4.577  data memperoleh  hasil  accuracy  sebesar  94.65%.  Class  recall  terendah  terdapat  pada  true  labbaik special gift sebesar 51.61 % dan class recall tertinggi terdapat pada true tidak direkomendasikan sebesar 98.43%.
Hasil accuracy pada split data dengan perbandingan data training dan data testing sebelum merger dan setelah merger sebesar 93.86%:6,14% dimana data training sebelum merger sebanyak 10.740 data dan data testing setelah merger BSI pada tanggal 1 Februari 2022 sebanyak 702 data. Pada pengujian tersebut hasil accuracy yang diperoleh sebesar 88.18% dengan class recall terendah pada true pesta hadiah sebesar 35.59% dan class recall tertinggi pada true tidak direkomendasikan sebesar  95.26%.  Bentuk  arsitektur  rapidminer  dan  hasil  accuracy  ditunjukkan  pada  gambar  di bawah berikut:
Gambar 7. Arsitektur Rapidminer

## Gambar 8. Hasil Accuracy

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  pelaksanaan  penelitian  yang  dilakukan  di  Bank  Syariah  Indonesia  KCP Bintaro Kebayoran Arcade 1 ialah:
1. Algoritma  C4.5  sangat  baik  digunakan  dalam  mengklasifikasi  serta  merekomendasikan nasabah dengen pohon keputusan (decision tree).
2. Mengklasifikasikan  data  nasabah  BSI  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dapat menggunakan RapidMiner Studio.
3. Terdaparnya aturan-aturan pohon keputusan (decision tree) untuk merekomendasikan program pesta hadiah dan program labbaik special gift terhadap nasabah dengan algoritma C4.5
4. Data nasabah BSI dapa diprediksi dengan accuracy  yang cukup tinggi dengan menggunakan data training dan data testing sebesar 94.65% dan 88.18% dengan dua kasus  split  data  yang berbeda

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. C. Aprilla Donny Aji Baskoro Lia Ambarwati I Wayan Simri Wicaksana Editor and R. Sanjaya, “Identitas Belajar Data Mining dengan RapidMiner Hak Cipta © pada Penulis Hak Guna mengikuti Open Content model Desain sampul: Dennis Aprilla C.”
[2] H. Marcos and I. Hidayah, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK"X" MENGGUNAKAN CLASSIFICATION RULE,” 2014.
[3] J.  Sistem  Komputer  dan  Sistem  Informasi  and  P.  Studi  Teknologi  Komputasi  dan Informatika Stmik Bina Bangsa Kendari, “Router Research Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi  Pola  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  pada  Bank  Bri  Unit Anduonohu Kendari,” 2019. [Online]. Available:
http://ejournal.stipwunaraha.ac.id/index.php/router
[4] A.  Ginanjar  Mabrur  and  R.  Lubis,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK MEMPREDIKSI KRITERIA NASABAH KREDIT,” 2012.
[5] J. A. Ginting, “DATA MINING UNTUK ANALISA PENGAJUAN KREDIT DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  LOGISTIK  REGRESI,”  Jurnal  Algoritma,  Logika  dan Komputasi, vol. 2, no. 2, Nov. 2019, doi: 10.30813/j-alu.v2i2.1845.
[6] M. Yunus, H. Ramadhan, D. R. Aji, and A. Yulianto, “Penerapan Metode Data Mining C4.5 Untuk Pemilihan Penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP),” Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 23, no. 2, Oct. 2021, doi: 10.31294/p.v23i2.11395.
[7] A.  A.  Damanik,  Z.  Azhar,  and  A.  Sapta,  “Penerapan  Data  Mining  Mengklasifikasi  Pola Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Pegadaian  Tanjungbalai,”  JUTSI  (Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi),  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–6,  Feb.  2022,  doi: 10.33330/jutsi.v2i1.1510.
[8] Isy  Karima  Fauzia,  Budi  Arif  Dermawan,  and  Tesa  Nur  Padilah,  “Penerapan  K-Means Clustering pada Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Kabupaten Karawang,” Jurnal  Sistem  dan  Informatika  (JSI),  vol.  15,  no.  1,  pp.  81–87,  Nov.  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.350.