## A NALISIS A LGORITMA A PRIORI U NTUK P ENENTUAN A SOSIASI P ENGGUNAAN

## D EPOSITO P ADA N ASABAH B ANK
Frido Firman Fadilah 1 , Khoirunnisa Hamidah 2 , Ika Fitrianti 3 , Farras Salsabila 4 , Jajam Haerul Jaman 5 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang e-mail: 1 2010631250014@student.unsika.ac.id, 2 2010631250091@student.unsika.ac.id,
3 2010631250053@student.unsika.ac.id, 4 2010631250012@student.unsika.ac.id,
5 Jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id

## A BSTRAK
Keberadaan  bank  sebagai  salah  satu  salah  satu  institusi  keuangan  terkemuka  dalam perekonomian  memberikan  peluang  yang  sangat  besar  untuk  memanfaatkan  data  nasabah  dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan efektif. Data deposito adalah salah satu instrumen investasi yang  populer  di  kalangan  nasabah  bank,  yang  menawarkan  keuntungan  bunga  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  tabungan  biasa.  Dengan  menggunakan  pemrograman  Python,  penelitian  ini menghasilkan  nilai  confidence  minimum  sebesar  90%  dan  nilai  support  minimum  yang  dihasilkan adalah 90%. Maka, antar atribut satu dengan yang lainnya memiliki keterikatan yang kuat dan dapat menjadi acuan untuk pengambilan keputusan pada nasabah untuk penggunaan deposito.
Kata Kunci : Apriori, Bank, Deposito, KDD

## 1. P ENDAHULUAN
Bank  Indonesia  memiliki  peran  penting  sebagai  otoritas  moneter,  perbankan,  dan  sistem pembayaran dalam menjaga stabilitas moneter dan sistem keuangan di Indonesia. Sebagaimana yang tercantum dalam UUD Nomor 23 Tahun 1999 tentang Bank Indonesia, tujuan Bank Indonesia adalah menjaga stabilitas nilai rupiah, mengelola cadangan devisa, mengawasi bank, dan mengatur lembaga keuangan.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  bank  mengeluarkan  banyak  produk  dan  layanan  yang ditawarkan kepada nasabah.
Salah satu produk bank yang paling populer adalah deposito. Melalui produk ini, nasabah dapat menempatkan dan menginvestasikan dana mereka dalam jangka waktu tertentu dengan tingkat bunga yang telah disepakati. Keuntungan dari produk deposito bank termasuk stabilitas dan kepastian imbal hasil yang tetap, perlindungan terhadap fluktuasi pasar, serta keamanan dana yang dijamin oleh lembaga penjamin  simpanan.  Deposito  menjadi  sumber  pendanaan  penting  bagi  bank,  karena  mereka menggunakan dana yang disimpan untuk meminjamkan kepada bisnis dan individu[1]. Dalam konteks ini, analisis keputusan menjadi relevan dalam mengeksplorasi pola asosiasi antara pengguna deposito dengan produk atau layanan lain yang ditawarkan oleh bank.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ariefana  Ria  Riszky  dan  Mujiono  Sadikin  dengan  judul  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk  bagi  Pelanggan  menggunakan software  Weka  versi  3.9  menghasilkan  nilai  support  85%  dan  nilai  confidence  minimum  90%  dari dataset transaksi pembelian pada bulan Oktober dan November [1].
Fina Nasari melakukan penelitian dengan judul Algoritma Apriori Dalam Pengelompokkan Data Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  calon mahasiswa yang memilih program studi Sistem Informasi dan calon mahasiswa yang berasal dari SMK dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  83%.  Demikian  pula,  yang  memilih  program  studi  Teknik Informatika dan calon mahasiswa yang berasal dari SMK dengan tingkat kepercayaan yang sama, yaitu 83% [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitri  Mardianti  dan  Rahmat  Fauzi  membahas  mengenai pengolahan data transaksi penjualan menggunakan algoritma Apriori dan menghasilkan pola kombinasi barang  yang  sering  dibeli  bersamaan  oleh  konsumen.  Penelitian  ini  menemukan  4  aturan  asosiasi dengan nilai minimal 5% support dan 50% confidence[3].
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka  salah  satu  metode  data  mining  yang  bisa  dipakai untuk  pengambilan  keputusan  pengguna  deposito  pada  nasabah  bank  adalah  algoritma  Apriori  yang dapat digunakan untuk mencari pola asosiasi antar item dalam suatu dataset. Pola asosiasi pun dapat
digunakan  untuk  membantu  dalam  proses  pengolahan  data.  Pentingnya  aturan  asosiasi  dapat  dilihat melalui dua parameter utama, yaitu minimum support (persentase kombinasi item dari total transaksi) dan minimum confidence (tingkat kekuatan hubungan antara item dalam aturan asosiatif).
Algoritma  apriori  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat  keterkaitan  antar  atribut. Atribut yang dipakai meliputi job, age, default, housing, dan loan. Dengan menggunakan association rule, informasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan apakah nasabah akan melakukan  deposito  atau  tidak.  Maka,  diharapkan  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  dalam meningkatkan pemahaman dan prediksi terkait keputusan nasabah terkait deposito berdasarkan atribut- atribut terkait.

## 2. T INJAUAN P USTAKA
2.1. Deposito
Deposito merupakan salah atau produk perbankan yang dimana seorang individu atau perusahaan menempatkan sejumlah uang pada bank atau Lembaga keuangan lainnya untuk jangka waktu tertentu. Deposito ini dianggap sebagai simpanan yang aman dan berisiko rendah karena bank akan memberikan bunga tetap atas jumlah yang akan didepositokan [4]. Menurut Undang-undang Nomor 10 Tahun 1998 Pasal  1  ayat  7,  deposito  dapat  didefinisikan  sebagai  simpanan  yang  hanya  dapat  ditarik  pada  waktu tertentu berdasarkan antara nasabah penyimpan dengan bank. Sebaliknya, deposito Syariah merupakan jenis deposito yang dijalankan sesuai dengan prinsip-prinsip syariah yang telah ditetapkan oleh Dewan Syariah  Nasional  Majelis  Ulama  Indonesia.  Prinsip-prinsip  ini  ditegaskan  dalam  Fatwa  Nomor 03/DSN-MUI/IV/2000  yang  menyatakan  bahwa  deposito  yang  diperbolehkan  dalam  islam  adalah deposito yang didasarkan pada prinsip mudharabah[5].

## 2.2. Bank
Bank merupakan institusi keuangan yang berperan sebagai perantara dalam mengumpulkan dan mengalirkan dana dari masyarakat dengan tujuan meningkatkan taraf hidup mereka. Fungsi utama bank adalah  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  kemudian  menyalurkannya  kembali  ke  masyarakat dalam bentuk pinjaman dan kredit. Selain itu, bank juga menyediakan berbagai layanan pembiayaan dan memenuhi kebutuhan masyarakat serta dunia usaha agar dapat meningkatkan kualitas kehidupan mereka. Dalam upaya mempertahankan kelangsungan hidup, perusahaan berharap untuk mendapatkan laba  atau  keuntungan,  dan salah  satu  cara  yang  dilakukan  adalah dengan memberikan  kredit  kepada nasabahnya[6].

## 2.3. Association Rule
Asosiasi adalah kelompok, himpunan gabungan atau perserikatan. Fokus pengelompokkan dalam asosiasi  ini,  terletak  pada  seberapa  sering  variable  muncul  secara  bersamaan  atau  pada  waktu  yang sama[7]. Metode association rules ini bertujuan untuk dapat mengidentifikasi korelasi atau hubungan antara nilai-nilai spesifik dari variable-variabel dalam dataset yang besar. Menurut IBM, support dalam association rules dapat didefinisikan sebagai persentase kelompok yang memiliki semua elemen yang tercantum dalam aturan asosiasi. Perhitungan persentase ini melibatkan seluruh kelompok yang ada [8].

## 2.4. Algoritma Apriori
Menurut Marsono, Algoritma Apriori adalah dasar dari sebuah algoritma yang dikemukakan oleh Agrawal dan Srikant pada tahun 1994 dengan tujuan untuk mengidentifikasi itemset yang sering muncul dalam bentuk aturan asosiasi Boolean. Algoritma ini berusaha untuk mencari aturan yang memenuhi batas minimum support dan confidence yang telah ditetapkan sebelumnya[3]. Algoritma Apriori dapat melihat  asosiasi  kombinasi  dari  beberapa  itemset  pada  Data  Marketing  Bank.  Beberapa  hal  penting yang dapat digunakan pada data mining yaitu [2]:
a. Support, digunakan untuk mengukur sejauh mana suatu itemset mendominasi dalam transaksi data. Hal ini melibatkan pengumpulan data, studi literatur, analisis masalah, penerapan algoritma Apriori, serta kesimpulan dan implementasi.
b. Confidence, digunakan untuk mengukur tingkat keyakinan terhadap hubungan antara dua itemset atau lebih. Ini melibatkan hal yang sama seperti support.
Dalam  algoritma  apriori,  terdapat  langkah-langkah  untuk  menentukan  kandidat-kandidat  yang mungkin muncul melibatkan dan memperhatikan minimum support. Berikut adalah langkah-langkah dalam algoritma apriori yaitu [9]:
a. Menentukan minimum support, menggunakan nilai minimum support yang berkisar antara 0-100%
b. Iterasi 1, dapat menghitung support item-item dari database untuk 1-item set. Lalu menghitung nilai support  X  dan  Y  yaitu  proporsi  transaksi  dalam  database  yang  mengandung  X  dan  Y.  Setelah mendapatkan  1-itemset,  dilakukan  pengecekan  apakah  itemset  tersebut  memenuhi  minimum support.  Jika  memenuhi  minimum  support,  1-itemset  tersebut  dianggap  sebagai  pola  frekuensi tertinggi.
c. Iterasi 2, dapat dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya. Kemudian, melakukan pemindaian secara berulang pada database untuk menghitung item-item yang memenuhi support. Itemset yang memenuhi minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dari kandidat.
d. Menetapkan nilai k-itemset dari support yang memenuhi minimum support, dengan cara memilih itemset dengan k-item yang memenuhi minimum support.
e. Melakukan  proses  iterasi  untuk  langkah  selanjutnya  dengan  dilakukan  iterasi  selanjutnya  hingga tidak ada lagi k-item yang memenuhi minimum support[9].

## 3. M ETODE P ENELITIAN
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa metode dalam proses penelitian baik dari pengumpulan data hingga analisis perancangan data. Beriku metode-metode yang digunakan yaitu:

## 3.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD (Knowledge Discovery in Database) memiliki hubungan yang erat dengan Teknik integrasi dan penemuan ilmiah serta, interpretasi dan visualisasi dari berbagai pola data. Tahap akhir dari proses KDD adalah mempresentasikan hasil-hasil yang dapat dimengerti dan mudah digunakan oleh pengguna, KDD  merupakan  suatu  kegiatan  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  mengolah  data  guna menemukan  pola  hubungan  yang  teratur  dalam  basis  data  yang  besar[3].  KDD  menghasilkan  suatu informasi dan pengetahuan baru yang sebelumnya tidak diketahui, memiliki potensi, dan memberikan manfaat  [10].  Terdapat  7  tahapan  yang  digunakan  pada  metode  KDD  ini,  seperti  pada  Gambar  1 dibawah ini:
Dari  gambar  1,  dapat  dilihat  tahapan-tahapan  dari  alur  kerja  metode  KDD  yang  terdiri  dari beberapa rangkaian langkah iterative, diantaranya sebagai berikut:
a. Data Cleaning
Proses  ini  digunakan  untuk  menghapus  atau  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten  atau mengandung noise.
b. Data Integration
Proses  ini  digunakan  untuk  menggabungkan  data  dari  sumber  yang  berbeda  format  maupun platform yang kemudian dapat diintegrasikan dalam suatu database
c. Data Selection
Data yang terletak pada database yang masih berupa data mentah dari data marketing bank yang kemudian  akan  diseleksi  atau  direduksi  dengan  berbagai  Teknik  agar  data  yang  diambil  data  yang relevan dengan tugas analis dari database. Hasil dari penyeleksian didapatkan 45.208 dataset
d. Data Transformation
Pada proses ini, data akan digabungkan ke dalam bentuk yang sesuai untuk penggalian melalui operasi  summary  atau  aggregation.  Pada  penelitian  ini  data  akan  dikelompokkan  sesuai  dengan jenisnya. Pada dataset marketing bank ini ditemukan sebanyak 17 atribut  yang akan digunakan pada proses selanjutnya yaitu pengolahan.
e. Data Mining
Data-data  yang  telah  diseleksi  atau  ditransformasi  akan  ditimbang  dengan  menggunakan berbagai  Teknik.  Proses  data  mining  merupakan  proses  mencari  pola  atau  informasi  yang  menarik dalam data dengan menggunakan fungsi-fungsi tertentu. Pada penelitian ini, dataset dengan 17 atribut, akan diolah dengan menggunakan metode asosiasi dan algoritma apriori untuk dapat menemukan pola yang  berbentuk  tabulasi  data  dengan  cara  pengkodean  Bahasa  pemrograman  Python  pada  Software Kaggle Notebook.
f. Pattern Evaluation and Knowledge Presentation
Tahap ini merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan yang mencakup pola-pola proses penemuan  pengetahuan  yang  mencakup  pemeriksaan  pola-pola  yang  telah  ditemukan,  untuk memastikan  pola  atau  informasi  tersebut  konsisten  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya[11].

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1. Penerapan Algoritma Apriori pada Dataset menggunakan Program Python
Penerapan Algoritma Apriori pada python dilakuan dengan mengimport library python seperti pandas dan mengimport apriori dari modul frequent_patterns dalam library mlxtend, kemudian dataset akan di import dan menentukan minimum support serta minimum confidence. Dengan dibuat rules pada pemodelan  aprioli  maka  akan  terbentuk  asosiasi  serta  nilai  support,  confident,lift  dan  nilai  lainnya, kemudian kita bisa membaca asosiasi dari yang terkuat sampai terndah berdasarkan minimal support dan minimal confidentnya.

## 4.1.1. Dataset
Dataset yang digunakan adalah dataset publik mengenai Marketing Bank. Data tersebut berisi deskripsi nasabah bank yang melakukan deposit atau tidak. Data terdiri dari 45211 baris dan 17 kolom .

## Gambar 2. Dataset

## 4.1.2. Eksplorasi Data

## Gambar 3. Eksplorasi Dataset
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  memahami  isi  dari  data  dan  pembersihan  pada  data,  seperti menyaring data-data yang tidak diperlukan. Seperti yang sudah dijelaskan diatas bahwa data terdiri dari 17  kolom,  yaitu  Variabel  Age  untuk  mengindikasikan  umur  pelanggan,  Job  untuk  menggambarkan pekerjaan  mereka,  Marital  untuk  Status  pernikahan  pelanggan,  Education  untuk  melihat  tingkat pendidikan  mereka,  Default  menunjukkan  apakah  pelanggan  memiliki  riwayat  gagal  bayar  kredit, Housing dan Loan untuk informasi tentang kepemilikan rumah dan pinjaman pribadi, Balance untuk saldo pelanggan, Contact untuk jenis komunikasi yang digunakan untuk pelanggan. kemudian terdapat variabel  waktu  seperti  month,  day,  duration,  campaign  dan  pday  adalah  variabel  yang  menjelaskan terakhir kali pelanggan dihubungi dan previous adalah berapa kali pelanggan dihubungi, kemudian ada poutcome  yaitu  hasil  dari  pemasaran  dan  variabel  Y  untuk  menunjukkan  apakah  pelanggan  telah berlangganan deposito jangka waktu.
Pada  dataset  terdapat  variabel  yang  menunjukan  apakah  nasabah  melakukan  deposit  jangka waktu  atau  tidak,  variabel  tersebut  dapat  dijadikan  label  untuk  penganalisisan  data,  untuk menyederhanakan dataset dilakukan subseting untuk data yes atau pada nasabah yang menggunakan deposit  jangka  waktu  agar  penganalisisan  fokus  pada  nasabah  yang  sudah  berlangganan  deposito berjangka.
Pada penelitian ini akan dilakukan penganalisisan Asosiasi untuk menentukan apakah nasabah akan menggunakan deposit jangka waktu atau tidak. Maka ada beberapa variabel yang tidak diperlukan dalam penganalisisan seperti, contact, day, month, duration, campaign, previous, poutcome, education, pdays, age, marital, y.

## Gambar 4. Code Cleaning Data
Setelah  melakukan  penghapusan  variabel  yang  tidak  diperlukan,  kemudian  dilakukan pengubahan nilai menjadi 1 dan 0 pada kolom-kolom tertentu dalam dataset hal ini diperlukan untuk menjalankan algoritma Apriori.
Gambar 5. Code Ubah Nilai Kolom
Setelah dilakukan pengubahan nilai, dilakukan one-hot encoding pada seluruh kolom kategorikal dalam  dataset  tersebut.  Ini  berarti  setiap  nilai  unik  dalam  kolom  akan  diubah  menjadi  kolom  biner terpisah yang menunjukkan keberadaan atau ketiadaan nilai tersebut dalam dataset. Kemudian diubah tipe datanya menjadi boolean agar meminimalisir memori yang dipakai.

## Gambar 6. Code Encoding Data
4.1.3. Membuat Pemodelan Algoritma Apriori
Pada pengkodean digunakan fungsi apriori() dari modul frequent_patterns dalam library mlxtend untuk  menghasilkan  frequent  itemsets  dari  dataset  yang  telah  diencode.  Frequent  itemsets  adalah himpunan  itemset  yang  sering  muncul  dalam  dataset,  dengan  tingkat  support  di  atas  nilai  minimum yang  ditentukan.  Dalam  contoh  ini,  digunakan  nilai  support  sebesar  0.5,  yang  berarti  itemset  harus muncul dalam setidaknya 50%  untuk dianggap sebagai frequent itemset.

## Gambar 7. Code Frequent itemsets
Dalam  tabel  frequent  itemsets  ditampilkan  itemset-itemset  yang  memenuhi  kriteria,  serta support-nya.  Nama  kolom  asli  dari  dataset  juga  digunakan  sebagai  nama  item  dalam  tabel  tersebut, sehingga memudahkan interpretasi hasilnya.

## Gambar 8. Nilai Support antar Itemset
Dalam hasil algoritma Apriori dengan nilai minimum support 0.5 pada dataset yang diencode, kita  dapat  melihat  beberapa  frequent  itemsets  dan  support-nya.  Itemset  job  memiliki  support  1.0, menunjukkan bahwa itemset ini muncul dalam setiap transaksi dalam dataset. Itemset default memiliki support  0.990168,  menandakan  keberadaannya  dalam  hampir  semua  transaksi.  Itemset  balance memiliki  support  0.905086,  artinya  muncul  dalam  sekitar  90%  transaksi.  Terdapat  juga  kombinasi itemset seperti job dan default dengan support 0.990168, balance dan job dengan support 0.905086, serta balance dan default dengan support 0.901872. Terakhir, terdapat kombinasi itemset balance, job, dan default dengan support 0.901872. dengan ini bisa dilihat itemset-itemset yang sering muncul dan hubungan antara mereka berdasarkan tingkat support-nya.
Pada pengkodean digunakan fungsi association rules dari library mlxtend untuk menghasilkan aturan  asosiasi  berdasarkan  frequent  itemsets  yang  telah  dihasilkan  sebelumnya.  Aturan  asosiasi  ini mencerminkan hubungan antara item-item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Dalam hal ini, digunakan metrik lift untuk mengukur kekuatan asosiasi antara itemset. Nilai minimum threshold untuk lift ditetapkan sebagai 0.7 dengan argumen min_threshold=0.7. Kemudian, aturan asosiasi diurutkan berdasarkan  tingkat  kepercayaan  (confidence)  dan  lift  Tabel  aturan  asosiasi  ini  mencakup  kolom antecedents (itemset sebelumnya), consequents (itemset berikutnya), tingkat kepercayaan (confidence), lift, dan metrik lainnya. Dengan mengurutkan aturan-asosiasi berdasarkan tingkat kepercayaan dan lift, didapatkan pengidentifikasi aturan-asosiasi yang paling kuat dan memiliki hubungan yang signifikan dalam dataset.

## Gambar 9. Hasil Aturan Asosiasi
Dari hasil aturan asosiasi yang diberikan, diketahui terdapat hubungan yang kuat antara variabel default dan job dengan tingkat kepercayaan 1 dan lift 1. Ini mengindikasikan bahwa nasabah yang tidak memiliki masalah kredit dan memiliki pekerjaan cenderung memiliki deposit jangka waktu. kemudian variabel balance juga memiliki hubungan yang kuat dengan job dengan tingkat kepercayaan 1 dan lift
1.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nasabah  dengan  saldo  yang  tinggi  dan  memiliki  pekerjaan  tertentu memiliki deposit jangka waktu . Selain itu, ditemukan hubungan yang signifikan antara balance, default, dan job dengan tingkat kepercayaan dan lift yang tinggi. Ini menunjukkan bahwa nasabah dengan saldo tinggi, tanpa masalah kredit dan memiliki pekerjaan tertentu cenderung memiliki deposit jangka waktu. Dan begitupun pada 9 kombinasi lainnya.

## 4.2 Implementasi Sistem
Setelah  melakukan  pengasosiasian  menggunakan  algoritma  Apriori,  hasilnya  akan diimplementasikan ke dalam aplikasi sistem website. Pada website tersebut, akan tersedia sebuah form dan pilihan singkat yang bertujuan untuk memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan apakah seorang nasabah akan menggunakan layanan deposit atau tidak. Berikut adalah tampilan dari website.
Gambar 10. tampilan website
Gambar 11. Tampilan Hasil Keputusan

## 5. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  Apriori  digunakan  untuk  mengkaji  pola  asosiasi  yang  terkait dengan penggunaan deposito oleh nasabah bank. Maksud dari penelitian ini adalah untuk menemukan dan  memahami  hubungan  antara  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  nasabah  dalam menggunakan deposito. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat digunakan secara efektif  untuk  menemukan  pola  asosiasi  yang  relevan  dalam  penggunaan  deposito.  Dengan menggunakan  data  historis  nasabah,  algoritma  ini  dapat  mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel- variabel seperti usia, pendapatan, saldo tabungan, dan riwayat kredit dengan keputusan nasabah untuk menggunakan deposito.
Dalam penelitian ini, ditemukan beberapa pola asosiasi yang signifikan. Misalnya, nasabah yang tidak memiliki masalah kredit dan memiliki pekerjaan cenderung memiliki deposit jangka waktu. Selain itu, nasabah dengan saldo yang tinggi dan memiliki pekerjaan tertentu memiliki deposit jangka waktu. Penemuan ini memiliki potensi untuk memberikan pemahaman berharga kepada bank dalam merancang strategi pemasaran yang tepat guna menarik nasabah potensial yang cenderung menggunakan deposito. Dengan  memperoleh  pemahaman  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  nasabah, bank dapat meningkatkan efektivitas penawaran produk dan layanan mereka.
Namun, perlu diingat bahwa hasil penelitian ini didasarkan pada data historis dan dapat bervariasi tergantung  pada  konteks  dan  karakteristik  nasabah  di  bank  lainnya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengonfirmasi  temuan  ini  dan  memperluas  analisis  ke  bank-bank  lain dengan profil nasabah yang berbeda. Secara keseluruhan, jurnal ini menjelaskan bagaimana algoritma Apriori dapat diterapkan untuk menganalisis pola asosiasi yang berkaitan dengan penggunaan deposito oleh  nasabah  bank.  Temuan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan manfaat bagi bank dalam pengambilan keputusan bisnis dan pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk  bagi  Pelanggan,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  103–108,  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[2]  F.  Nasari,  “Algoritma  A  Priori  Dalam  Pengelompokkan  Data  Pendaftaran Mahasiswa  Baru,” J. Sains dan Ilmu Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 40–45, 2021.
[3]  F. Mardianti and R. Fauzi, “Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Konsumen Terhadap Tata Letak Barang,” J. Comasie , vol. 01, pp. 130–139, 2020.
[4]  N. Nuraeni, “Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Potensi Nasabah dalam Membuat Deposito Berjangka,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. … , vol. 3, no. 01, pp. 65–74, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/view/418%0Ahttp://jurnal.umus.ac.id/index.php/ intech/article/download/418/281
[5]  Herlin,  N.  H.  Zahara,  and  R.  Susanti,  “PENERAPAN  AKUNTANSI  DEPOSITO  AMANAH BERDASARKAN PRINSIP BAGI HASIL MUDHARABAH (Studi Kasus Pada PT. BPRS Safir Bengkulu),” Al-Mashrafiyah J. Ekon. Keuangan, Dan Perbank. Syariah , vol. 2, no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.24252/al-mashrafiyah.v1i2.4728.
[6]  Fauzan Haqiqi, Darmawan, and Kasirul Fadli, “Analisis Pengaruh Likuiditas dan Pemberian Kredit Terhadap Tingkat Profitabilitas Pada Bank BPR Mega Mas Lestari tahun 2016-2018 Kabupaten Karimun,” J. Cafe. , vol. 1, no. 1, pp. 73–83, 2020, doi: 10.51742/akuntansi.v1i1.53.
[7]  N.  Normah,  B.  Rifai,  and  P.  Sari,  “Algoritma  Apriori  Sebagai  Solusi  Kontrol  Persediaan  Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 161–168, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.6530.
[8]  M. A. Furqon and D. I. Sensuse, “PENGEMBANGAN SISTEM PENCARI PAKAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  8, no.  1,  pp.  58–69, 2013, doi: https://doi.org/10.21609/jsi.v8i1.324.
[9]  I.  M.  Artana  and  N.  Widya,  “ANALISIS  ASOSIASI  UNTUK  MENENTUKAN  STRATEGI PROMOSI  PERGURUAN  TINGGI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  (STUDI KASUS:  STMIK  PRIMAKARA),” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/1525
[10] M.  R.  Muttaqin  and  M.  Defriani,  “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121- 129.
[11] M. Ryansyah et al. , “Implementasi Data Mining Analisis Terhadap Data Penjualan Produk Herbal Dengan Metode Algoritma Apriori Dan Fp- Data Mining Implementation Analysis of Data Sales of Herbal Products With the Method Apriori and Fp-Growth Algorithm,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 249–253, 2022, doi: 10.33387/jiko.