## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEPUTUSAN CALON NASABAH DAN NASABAH TETAP BANK BRI SYARIAH MENERIMA PENAWARAN PROGRAM DEPOSITO BERJANGKA
Wahyu Nurjaya WK 1 , Yusrina Adani 2
Program Studi Sistem Informasi, STMIK LPKIA Bandung Jl. Soekarno Hatta No.456 Kota Bandung, 40266 Tlp. (022) 7564283, Fax.(022) 7564282 Email: 1 WahyuNWK@lpkia.ac.id, 2 yusrina@fellow.lpkia.ac.id

## ABSTRAK
Bank BRI Syariah memiliki banyak produk yang menarik untuk ditawarkan kepada calon nasabah  maupun  nasabah  tetap  berupa  produk  jangka  panjang  atau  jangka  pendek,  yang menawarkan  banyak  keuntungan  bagi  nasabah  itu  sendiri.  Salah  satu  produknya  adalah Deposito  berjangka  yang  merupakan  produk  investasi  dengan  menyimpan  uang  dan penarikanya  hanya  bisa  dilakukan  pada  kurun  waktu  tertentu  yang  telah  di  janjikan  oleh pihak bank dengan persetujuan nasabah. Dengan telemarketing yang baik oleh pihak bank maka diharapkan calon nasabah dan nasabah tetap mengetahui produk ini.
Telemarketing adalah  salah  satu  cara  dalam  mempromosikan  produk-produk  atau  jasa layanan  yang  ada  di  bank.  Seorang telemarketing bank  harus  dapat  membuat  target nasabah,  nasabah  mana  yang  berpotensi  untuk  meningkatkan  deposito  dengan  melihat data-data  nasabah  bank  yang  telah  tersimpan  dalam database .  Dikarenakan database nasabah sangat besar, maka tidak mungkin untuk mencari pola prediksi calon nasabah atau nasabah tetap yang berminat untuk program Deposito dengan cara konvensional.
Berdasarkan  hal  tersebut,  pengelolaan  data  yang  sangat  besar  bisa  diatasi  dengan memanfaatkan Data Mining yaitu proses iteratif dan interaktif untuk menentukan pola atau model baru  yang sempurna,  bermanfaat  dan dapat  dimengerti dalam suatu database yang sangat  besar. Data  Mining berisi  pencarian trend pola  yang  diinginkan  dalam database besar  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  diwaktu  yang  akan  datang.  Dengan menggunakan Data  Mining diharapkan  dapat  mengoptimasikan  proses  prediksi  data nasabah  oleh  seorang telemarketing ,  sehingga  dia  mampu  menawarkan  deposito  dengan target  calon  nasabah  atau  nasabah  tetap  yang  tepat  sasaran.  Adapun  Teknik  Klasifikasi Data Mining menggunakan algoritma Naïve Bayes . Naïve Bayes bekerja sangat efektif saat diuji pada dataset yang besar untuk menentukan pola dimasa lalu dan mencari fungsi yang akan  menjadi  pola  penilaian  data  dimasa  yang  akan  datang.  Untuk  mencapai  hasil  yang diharapkan metode CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) sangat cocok  sebagai  solusi,  melalui  proses business  understanding,  data  understanding,  data preparation,  modeling,  evaluation dan deployment. Dengan  ini  hasil  prediksi  akan  lebih akurat, sehingga untuk target telemarketing produk Deposito Bank BRI Syariah akan tepat sasaran.
Kata Kunci : Data Mining, Deposito, Telemarketing, Algoritma Naive Baye, CRISP-DM

## 1. PENDAHULUAN
Bank  BRI  Syariah  salah  satu  diantara  tiga  bank  syariah  terbesar  di  Indonesia  merupakan badan  usaha  yang  mengelola  dana  dari  nasabah  yang  mempunyai  program  atau  produk- produk  layanan  yang  banyak  untuk  ditawarkan  kepada  calon  nasabah  dan  nasabah  bank tersebut berdasarkan prinsip syariah islam. Dengan persaingan berbagai bank yang ada di
Indonesia  dapat  dilihat  berbagai  upaya  bank  untuk  mendapatkan  nasabah  sebanyak- banyaknya  dalam  berbagai  strategi  pemasaran.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  yang sudah  canggih  bank  dapat  menggunakan  alat  komunikasi  jarak  jauh  seperti  telepon  atau media  elektronik  lainnya.  Strategi  pemasaran  ini  dilakukan  oleh  bank-bank  untuk menawarkan  produk-produknya  kepada  nasabah  melalui  media  promosi  salah  satunya menggunakan strategi Telemarketing.
Telemarketing adalah  salah  satu  cara  dalam  mempromosikan  produk-produk  atau  jasa layanan  yang  ada  di  bank,  salah  satu  produk  yang  ditawarkan  bank  yaitu  deposito. Deposito  adalah  produk  investasi  dengan  menyimpan  uang  dan  penarikanya  hanya  bisa dilakukan  dengan  kurun  waktu  tertentu  yang  telah  di  janjikan  oleh  pihak  bank  dengan persetujuan  nasabah.  Seorang telemarketing bank  harus  dapat  membuat  target  nasabah, nasabah  mana  yang  berpotensi  untuk  meningkatkan  deposito  dengan  melihat  data-data nasabah bank.
Adapun  Permasalahan  berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan    diantara  lain adalah :
1. Bagaimana  penerapan Data  Mining dengan  algoritma Naïve  Bayes dan  metode CRISP-DM dapat menentukan pola untuk memprediksi keputusan calon nasabah atau nasabah  tetap  yang  layak  membuka  deposito  di  Bank  BRI  Syariah,  sehingga memudahkan seorang Telemarketing dalam mencapai target.
2. Bagaimana hasil prediksi dan tingkat akurasi terhadap banyaknya data-data nasabah yang ada dengan menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes .
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  diatas  maka  perlu  membatasi  ruang  lingkup  dari permasalahan tersebut. Adapun permasalahan yang akan dibahas meliputi :
1. Proses Data  Mining yang  digunakan  adalah  klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes dengan metode CRISP-DM .
2. Pokok pembahasan hanya fokus membahas tentang prediksi keputusan calon nasabah dan  nasabah  tetap  yang  siap  menerima  atau  tidak  penawaran  program  Deposito berdasarkan hasil telemarketing .
3. Di asumsikan data yang akan di analisa telah melalui proses cleaning data.
4. Dataset yang akan digunakan untuk penerapan data training sudah tersedia dan data testing yang akan diterapkan terdiri dari 10 atribut dan 1 data terget sebagai output .
5. Hanya  menampilkan  perbandingan  hasil  data  prediksi  dan  akurasi  data  untuk memprediksi  keputusan  dalam  menentukan  calon  nasabah  dan  nasabah  tetap  yang berminat atau tidak terhadap produk Deposito berdasarkan hasil telemarketing .
Adapun tujuan dari perancangan sistem yang baru adalah sebagai berikut :
1. Menghasilkan  pola  penerapan Data  Mining untuk  menentukan  keputusan  calon nasabah  dan  nasabah  tetap  yang  berminat  atau  tidak  terhadap  produk  Deposito berdasarkan hasil telemarketing yang  memiliki standar  baik, agar dapat  mendukung dan  memudahkan  pihak  bank  bagian marketing dalam  mengetahui  dan  mengambil keputusan yang tepat sasaran.
2. Menghasilkan  perbandingan  data  prediksi  yang  memiliki  akurasi  tinggi,  sehingga produk  Deposito  Bank  BRI  Syariah  dapat  diterima  oleh  calon  nasabah  maupun nasabah tetap.

## 2. DASAR TEORI
II.1. Data Mining
Data Mining adalah proses iteratif dan interaktif  untuk menentukan pola atau model baru yang sempurna,bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar. Data  Mining berisi  pencarian trend pola  yang  diinginkan  dalam database besar  untuk membantu pengambilan keputusan diwaktu yang akan datang. [1]

## II.2. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses pembelajaran suatu fungsi tujuan (target)  yang menetapkan tiap himpunan atribut x ke satu dari label kelas y yang di definisikan sebelumnya. Dalam mencapai  tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi  membentuk  suatu  model  yang  mampu membedakan  data  kedalam  kelas-kelas  yang  berbeda  berdasarkan  aturan  atau  fungsi tertentu.  Model  itu  sendiri  bisa  berupa  aturan  berupa  pohon  keputusan  atau  formula matematis.

## II.3. Deposito
Deposito  menurut Undang-undang RI  No. 7 tahun 1992  Bab  I pasal  1 butir 8:  ”Deposito didefinisikan  sebagai  simpanan  yang  penarikannya  hanya  dapat  dilakukan  pada  waktu tertentu menurut perjanjian antara penyimpan dengan bank yang bersangkutan”.
II.4. Telemarketing
Telemarketing adalah  suatu  saluran  pemasaran  yang  menggunakan  saran  telekomunikasi untuk berhubungan dengan pelanggan ataupun calon pelanggan dalam mengomunikasikan ataupun mempromosikan produk yang dimiliki oleh perusahaan. [3]

## II.5. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klasifikasi. Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes .  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan Naïve dimana  diasumsikan kondisi  antar  atribut  saling  bebas.  Klasifikasi Naïve  Bayes diasumsikan  bahwa  ada  atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya. [4]
Persamaan dari teorema Bayes adalah : 𝑷 ( 𝑿 | 𝑯 ). 𝑷 ( 𝑯 )
𝑷 ( 𝑯 | 𝑿 ) =
𝑷 ( 𝑿 )
Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H
: Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu P( 𝐻 | 𝑋 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar class spesifik kondisi 𝑋 (posteriori probability) P( 𝐻 )   : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability) P( 𝑋 | 𝐻 ) : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻
P( 𝑋 )  : Probabilitas 𝑋
Adapun alur dari metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut :

## Gambar 1 . Alur Algoritma Naïve Bayes
II.6. Metode Analisis Data Mining
Dalam  metode  analisis  data  ini  digunakan  metode Cross-Industry  Standart  Process  for Data Mining (CRISP-DM) karena proses ini salah satu tujuannya untuk menemukan pola yang menarik dan bermakna dalam Data Mining . [5]
Berikut gambar dan enam fase tersebut adalah:
Gambar 2. Proses Data Mining CRISP-DM
Berdasar pada model referensi  yang telah ditampilkan pada gambar 2, berikut merupakan penjelasannya:
1. Business  Understanding, adalah  pemahaman  tentang  substansi  dari  kegiatan Data Mining yang  akan  dilakukan,  kebutuhan  dari  perspektif  bisnis.  Kegiatannya  antara lain  menentukan  sasaran  atau  tujuan  bisnis,  memahami  situasi  bisnis, menerjemahkan tujuan bisnis kedalam tujuan Data Mining .
2. Data  Understanding ,  adalah  pengumpulan  data,  mempelajari  data  untuk  dapat memahami  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian,  mengidentifikasi  masalah yang berkaitan dengan data.
3. Data  Preparation, pada  tahap  ini  struktur  basis  data  akan  dipersiapkan  sehingga mempermudah proses mining.
4. Modeling  Phase, adalah  fase  menentukan  teknik Data  Mining yang  digunakan, menentukan  tools Data  Mining ,  algoritma Data  Mining ,  menentukan  parameter dengan nilai yang optimal.
5. Evaluation  Phase ,  adalah  fase  interpretasi  terhadap  hasil Data  Mining yang ditunjukkan dalam proses pemodelan yang terdapat pada fase sebelumnya. Evaluasi dilakukan  secara  mendalam  dengan  tujuan  menyesuaikan  model  yang  didapat  agar sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai dalam fase pertama.
6. Deployment  Phase ,  atau  fase  penyebaran  adalah  fase  penyusunan  laporan  atau presentasi dari pengetahuan yang didapat dari evaluasi pada proses Data Mining .

## III. ANALSIS DAN PERANCANGAN
1. Dalam  penelitian  ini  mengumpulkan  data-data  dan  menggunakan  metode  analisis Data Mining yaitu proses CRISP-DM seperti pada Gambar II.2 juga untuk penerapan Data Mining menggunakan metode klassifikasi algoritma Naïve Bayes .
2. Dan untuk perancangan sistem menggunakan konsep Object Oriented dan kebutuhan sistem digambarkan dengan usecase diagram seperti pada Gambar 3.

## III.1 Pemahaman Bisnis
Pemahaman bisnis (business understanding), tahap pertama dalam proses CRISP-DM yang juga dapat disebut sebagai tahap pemahaman bisnis (penelitian).
1. Menentukan Tujuan Bisinis
Tujuan bisnis berdasarkan pengolahan data-data nasabah telemarketing diantara lain untuk memprediksi keputusan nasabah telemarketing dalam menawarkan deposito di bank.
2. Menentukan Strategi Awal Data Mining Strategi  awal  dalam  menerapkan  tujuan  dilakukannya Data  Mining adalah menggunakan   data-data yang didapatkan dari penelitian tersebut diperoleh langsung dari http://archive.uci.edu/ data tersebut  diambil dari bagian marketing sebuah bank Portugal,  dan  telah  didonasi  pada  tanggal  14  Februari  2012  oleh  S.Moro,  P.Cortez. Rita.  Data-data  tersebut  akan  digunakan  dan  akan  diterapkan  untuk  mendukung dalam proses bisnis dalam menawarkan deposito di bank.

## III.2 Pemahaman Data
Setelah  pemahaman  terhadap  bisnis,  aktivitas  utama  dari  proses Data  Mining berikutnya adalah mengidentifikasi data yang relevan dari database yang ada. Dataset tersebut terdiri dari  10  attribut  predictor  dan  1  attribut  label.  Attribut  prediktor  adalah  attribut  yang dijadikan  penentu  nasabah  yang  hampir  pasti  membuka  rekening  deposito  dan  attribut label  yaitu  attribut  yang  dijadikan  hasil  learning.  Atribut  prediktor  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah age,  job,  marital,  education,  balance,  housing,  loan,  contact, previous,  dan  poutcome. Sedangkan  atribut  hasil  atau  label  adalah  y.  Dataset    yang didapatkan dari berupa dokumen excel sejumlah 4521 record.

## III.3 Pengelolaan Data
Adapun  sumber  data  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  berupa dokumen  exel.  Namun  tidak  semua  data  dan  atribut  dapat  digunakan  sehingga  harus melewati  tahap  persiapan Data  Mining terlebih  dahulu.  Untuk  mendapatkan  data  yang berkualitas maka dapat dilakukan teknik-teknik sebagai berikut, terdapat tiga proses yaitu:
1. Data selection yaitu memilih data  yang akan digunakan dalam proses Data Mining . Dalam  proses  ini  dilakukan  juga  pemilihan  atribut-atribut  yang  disesuaikan  dengan proses Data Mining .
2. Data cleaning yaitu  memastikan  kualitas  data  yang  telah  dipilih  pada  tahap  data selection , pada tahap ini masalah  yang harus dihadapi adalah apabila terdapat noisy data  dan  missing  values.  Proses  pembersihan  data  atau  cleaning  dilakukan  untuk menemukan anomali data yang mungkin saja masih terdapat pada data tersebut.
3. Data transformation yaitu  pengelompokkan  atribut-atribut  atau  field  yang  telah terpilih  kedalam  basis  data  baru  untuk  bahan Data  Mining .  Dalam  hal  ini menggunakan  rumus  distribusi  frekuensi  kelompok  terhadap  beberapan  attribute yaitu age,  balance dan previous agar  data-data  tersebut  dapat  membantu  proses peneeapan algoritma tersebut.

## III.4 Pemodelan Data
Pemodelan adalah fase yang secara langsung melibatkan teknik Data Mining yaitu dengan melakukan pemilihan teknik Data Mining dan menentukan algoritma yang akan digunakan sesuai  proses  bisnis  yang  berjalan.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi algoritma Naïve  Bayes .  Proses  dalam  penerapan  aplikasi  ini  akan  menggunakan yii framework untuk  menjalakan  dan  menemukan  pola  algoritma  tersebut  dengan
dilakukannya  alur  perhitungan  algorita Naïve  Bayes sesuai  gambar  1  agar  hasil  yang diharapkan    untuk  membandingkan  prediksi  nasabah  lebih  akurat  dengan  menggunakan dataset yang telah di persiapan berupa dokumen exel tersebut.

## III.5 Evaluasi Data
Dalam  tahap  ini  dilakukan  validasi  dan  keakuratan  hasil  akurasi  serta  efisiensi  algoritma Naïve  Bayes pada  model  tersebut  dengan  menggunakan  beberapa  teknik  yaitu yii framework untuk  penerapan  aplikasi  dan  membantu  untuk  mengukur  akurasi  pada  model yang digunakan dengan menggunakan adatset yang telah di tentukan dari awal fase.  Pada fase ini terdapat dua proses yaitu:
1. Evaluate  result yaitu  merangkum  hasil  penilaian  dari  segi  kriteria  keberhasilan bisnis,  termasuk  pernyataan  akhir  mengenai  apakah  penelitian  sudah  memenuhi tujuan  bisnis.  Setelah  dilakukan  evaluasi  terhadap  penerapan Data  Mining tersebut hasilnya  mendapatkan  nilai  perbandingan  prediksi  dan  ingkat  akurasi  yang terstandarisasi dengan baik.
2. Determine  next  step yaitu  memberikan  keputusan  apakah  teknik  pemodelan  yang dipergunakan  dapat  dijadikan  standar  dalam  menentukan  tujuan  penelitian  atau kembali ke fase awal.

## III.6 Penyebaran Data
1. Pada fase ini  terdapat  dua  proses  yaitu: Deployment  plan yaitu  menjelaskan gambaran mengenai rencana terhadap pembuatan laporan yang akan dibuat.
2. Produce final report yaitu  memberikan  visualisasi  dari  laporan  yang  telah  dibuat berdasarkan pada deployment plan.

## III.7 Perancangan Sistem
metode  analisis Data  Mining yaitu  proses CRISP-DM seperti  pada  Gambar  2  untuk perancangan  sistem  menggunakan  konsep Object  Oriented dan  kebutuhan  sistem digambarkan dengan usecase diagram seperti pada Gambar 3.

## III.8 Use Case Diagram
Dalam  menganalisa  kebutuhan  perangkat  lunak  sesuai  dengan  notasi use  case  diagram pada  Gambar  3  ada  2  (dua)  aktor  yang  akan  terlibat  dalam  Perangkat  Lunak  yaitu Administrator dan Marketing Semua aktor sangat berperan membantu proses analisa yang akan dilakukan oleh perangkat lunak agar dapat berjalan dengan baik. Berdasarkan Gambar 3 maka usecase dibagi menjadi sebagai berikut :
a. Use case Mengelola Users akan melayani Aktor Administrator.
b. Use  case Mengelola  Data Training ,  Data Testing dan  Data  Akurasi  Data  dan Menanpilkan Grafik Perbandingan dan akurasi data akan melayani Aktor Marketing.

## IV. IMPLEMENTASI
Pada tahap pengujian analisa data menggunakan data dummy yang sudah dijelaskan pada tahap  pemahaman  data  dalam  analisis Data  Mining CRISP-DM .  Dengan  ketentuan  data yang diambil untuk penerapan tersebut berjumlah 102 record . Dari data training sebanyak 70 record . dan data testing sebanyak 32 record .
1. Pertama  untuk  pengujian  memprediksi  data  nasabah  yang  akan  membuka  deposito tersebut  diambil  1 record dengan  kriteria  10  attribut  sebagai  predictor  dan  1  label sebagai  hasil  atau  outpunya  dan  nanti  hasil  dari  pengujian  1  data testing ini didapatkan  sesuai  dengan  perhitungan  rumus  algoritma Naïve  Bayes pada  aturan klasifikasi  yang  dijelaskan  pada  gambar  1  yang  di  proses  dengan  melihat  data  data training sebanyak  70  record  untuk  menghasilkan  hasil  dari  semple  1  data testing . Dan  sample  data  nasabahnya  untuk  pengujian  seperti  pada  tabel  1.  Dan  hasil penerapan  pola  tersebut  dapat  tampilkan  dan  di  proses  menggunakan  aplikasi  yang akan dijelaskan pada  Gambar 4.

## Tabel 1 Sample Data Testing
Age  job
marital  education  balance  housing  loan  contact  previous  poutcome  y
60  admin.  married  secondary 3735  no no cellular 9  success ?
Gambar 4. Penerapan pola aplikasi hasil perhitungan
2. Kemudian  kedua  untuk    hasil  tingkat  akurasi  data  dapat  diambil  dan  dihitung  dari data testing yang  sudah  ada  dibandingkan  dengan  data testing menggunakan  pola algoritma Naïve  Bayes yang  masing-masing  tiap  data  nya  sebanyak  32 record , dengan menggunakan rumus perhitungan akurasi data yang dijelaskan pada Gambar 5  dan Gambar 6 sebagai berikut :

## Gambar 6 Niai Akurasi Akurat

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa, perancangan, implementasi, dan pengujian sesuai dengan proses analisis Data  Mining menggunakan  metode CRISP-DM maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  penerepan  algoritma Naïve  Bayes dapat  menampilkan  pola  dengan  menghasilkan perbandingan  data  prediksi  dan  akurasi  data  dalam  menawarkan  deposito  yang terstadarisasi  dengan  baik,  yang  dapat  mendukung  dan  membantu  pihak  bank  bagian marketing untuk  mengetahui  keputusan  calon  nasabah  dan  nasabah  tetap  yang  berminat atau  tidak  terhadap  produk  Deposito  berjangka  sesuai  dengan  hasil telemarketing .  Pada pengujian ini menggunakan pengelolaan dataset yang sudah melalui tahapan data cleaning terlebih  dahulu,  sehingga  memudahkan  dalam  proses  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes yang akan menghasilkan data-data yang lebih akurat.
Dengan ketentuan data yang diambil untuk penerapan tersebut berjumlah 102 record . Dari data training sebanyak 70 record . dan data testing sebanyak 32 record . Dapat dilihat pada Gambar 7  yaitu Grafik Hasil Prediksi dan Akurasi Data.
1. Maka hasil prediksi nasabah yang membuka deposito sebanyak 11 nasabah ( yes ) dan nasabah yang tidak membuka deposito sebanyak 21 nasabah ( no).
2. Dan hasil tingkat akurasi data lebih dari 50%, hasilnya dibandingkan dari data testing yang  sudah  ada  dengan  data testing menggunakan  pola  algoritma Naïve  Bayes sebanyak  32 record ,  maka  hasil  data  yang  akurat  sebesar  66%  dan  hasil  data  yang tidak akurat 34%. Artinya rata-rata calon nasabah dan nasabah tetap dapat menerima penawaran produk Deposito berjangka dari Bank BRI Syariah.

## Gambar 7 Hasil Grafik Prediksi dan Akurasi data

## Daftar Pustaka
[1] F. A. Hermawati, Data Mining , Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2013.
[2] B.  Santosa, Data  Mining Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[3] D. M. A Fauzi, Aplikasi Excel untuk telemarketing, Jakarta: Elex Media, 2007.
[4] S. Kumusadewi, Artificial Intelligence, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[5] D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data  an  Introduction  to Data  Mining , John Wiley and Sons, 2005.