## Prediksi Keberhasilan Pemasaran Layanan Jasa Perbankan Mengunnakan Algoritma Logistic Regreesion
Sari Dewi 1* , Hanggaro Aji Al Kautsar 2 , Dwi Yuni Utami 3
1 Program Studi Sistem Informasi PSDKU Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina  Sarana Informatika.
Jl. Abdul Rahman Saleh No.18, Kalimantan Barat 78124, Indonesia
2,3 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina  Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No 98 Jakarta Pusat 10450 , Indonesia
e-mail: 1 sari.sre@bsi.ac.id , 2 Hanggoro.hgr@bsi.ac.id , 3 Dwi.dyu@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 02-05-2023 | Direvisi : 28-06-2023 | Disetujui : 27-07-2023
Abstrak - Menentukan minat masyarakat dalam memasarkan jasa perbankan dengan  menggunakan teknik data mining.  Segmentasi  prospek  merupakan  salah  satu  proses  yang  digunakan  dalam  strategi  pemasaran  industri perbankan. Dukungan data mining memainkan peran penting dalam mengklasifikasikan nasabah bank potensial dan mengevaluasi keberhasilan pemasaran  layanan mereka. Hal ini penting untuk mendukung kesimpulan tentang tingkat  keberhasilan  telemarketer  dalam  menjalankan  tugas  pemasaran  bank.  produk  yang  cara  kerjanya membutuhkan informasi tentang pelanggan potensial. Ini adalah teknik klasifikasi yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan prospek menggunakan  regresi logistik menurut peta penelitian dukungan data mining prospek. Mendefinisikan  algoritma  klasifikasi  penambangan  data    yang  akurat  untuk  memprediksi  keberhasilan telemarketing  berdasarkan  eksperimen  2010.  dalam  pemasaran  produk  jasa  perbankan,  hasil  proses  evaluasi algoritma  ini  ditentukan  dengan  cross-validation,  Confusion  Matrix,  ROC  curve  dan  T-test.  Algoritma  regresi logistik lebih akurat dengan akurasi 92,32 % dan nilai AUC  0,962, sehingga algoritma yang digunakan termasuk dalam kelompok klasifikasi yang baik.
Kata Kunci : Algoritma, data mining, regresi logistik .
Abstracts -  Determining  public  interest  in  marketing  banking  services  using  data  mining  techniques.  Prospect segmentation is one of the processes used in the marketing strategy of the banking industry. Data mining support plays  an  important  role  in  classifying  potential  bank  customers  and  evaluating  the  success  of  marketing  their services. This is important to support the conclusion about the success rate of telemarketers in carrying out bank marketing  tasks.  a  product  whose  way  of  working  requires  information  about  potential  customers.  This  is  a classification  technique  that  is  often  used  to  classify  prospects  using  logistic  regression  according  to  research maps  supporting  prospect  data  mining.  Defining  an  accurate  data  mining  classification  algorithm  to  predict telemarketing  success  based  on  a  2010  experiment.  In  marketing  banking  service  products,  the  results  of  the evaluation process of this algorithm are determined by cross-validation, Confusion Matrix, ROC curve and T-test. The logistic regression algorithm is more accurate with an accuracy of 92.32% and an AUC value of 0.962, so the algorithm used is included in the good classification group.
Keywords: Algoritma, Data Mining, Logistic regression.

## PENDAHULUAN
Jasa perbankan adalah jasa yang ditawarkan kepada nasabah yang menarik perhatian  dan memuaskan keinginan  dan  kebutuhannya.  Dipercayai  bahwa  manusia  kurang  memiliki  kemampuan  untuk  memahami kebutuhan nasabah bank (Sigit dan Soliha, 2017). Pemasaran juga memenuhi permintaan dan keinginan konsumen. Fungsi  telemarketing  dalam  proses  pemasaran  sangat  erat  kaitannya.  Penggunaan  teknologi  telekomunikasi sebagai komponen pemasaran yang rutin dan terstruktur disebut telemarketing. Prospecting, menjual ke pelanggan saat ini dan  menerima pesanan dan menjawab pertanyaan melalui telepon, telemarketing melalui telepon dan pusat panggilan. Dengan bantuan telemarketing, perusahaan dapat meningkatkan penjualan, mengurangi biaya kegiatan
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
penjualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan kata lain, telemarketing menggunakan telepon sebagai alat  pemasaran  langsung  untuk  berbagai  kegiatan  riset  penjualan  dan    pasar.  Pelanggan  penyandang  disabilitas yang dibatasi oleh waktu atau jarak masih dapat membeli program perlindungan yang diperlukan untuk melindungi pelanggan dan keluarganya berkat penawaran yang dilakukan melalui saluran telemarketing. Layanan ini diberikan untuk  mendukung  kelancaran  penggalangan  dana  dan  penyaluran  dana  untuk  pembiayaan  langsung  dan  tidak langsung  (Yoga Religia et al., 2021).
Perusahaan menggunakan penambangan data untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi data yang  informatif.  Dalam  dunia  bisnis,  pembelajaran  yang  lebih  dalam    dapat  digunakan  untuk  membantu  calon pelanggan    mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  sukses,  meningkatkan  penjualan,  dan  memangkas biaya dengan menggunakan perangkat lunak untuk menemukan data bersama. Pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan  komputer  yang  efektif  merupakan  prasyarat  untuk  penambangan  data.  Penambangan  data  sering disebut  sebagai  penemuan  data  dan  penemuan  data.  Business  Intelligence  dan  riset  pemasaran  memungkinkan penambangan  data  dalam  pemasaran  (Oktanisa  dan  Supianto,  2018).  Mencapai  keunggulan  kompetitif memerlukan  rencana  untuk  merampingkan  proses  pemasaran.  Untuk  data  mining    strategi  pemasaran,  salah satunya adalah dengan menggunakan database pemasaran untuk menemukan informasi baru untuk pengambilan keputusan (Wardhani et al., 2019). Untuk meningkatkan loyalitas nasabah bank, metode database market mining digunakan  untuk menganalisis prospek nasabah potensial, mengoptimalkan saluran penjualan, produk konkuren, karakteristik  konsumen  dan  lainnya.  Oleh  karena  itu,  bagian  pemasaran  harus  dapat  menentukan  strategi pemasaran yang terbaik untuk produk dan layanan perbankan yang ditawarkan kepada nasabah, khususnya yang berkaitan  dengan  kredit.  Ini  dimungkinkan  jika  informasi  yang  dikumpulkan  cukup  untuk  membuat  keputusan pemasaran.  Salah  satunya  meramalkan  kriteria  pelanggan  untuk  mencapai  tujuan  pemasaran.  Mengoptimalkan tujuan  telemarketing  merupakan  masalah  besar  di  sektor  perbankan  di  bawah  tekanan  pertumbuhan  omset  dan pengurangan biaya..
Pemasaran dapat menggunakan penambangan data untuk menilai pasar agar lebih memahami pasar saat ini atau  menemukan peluang  bisnis  yang belum dimanfaatkan, seperti  mengantisipasi kebutuhan pasar sasaran. Kurva  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic)  secara  visual  membandingkan  klasifikasi  dan  menunjukkan akurasinya. Di ROC,  matriks kebingungan diekspresikan (Dewi et al., 2022). Positif palsu ditampilkan sebagai garis  horizontal  di  plot  ROC,  dan  positif  sejati  digunakan  untuk  membandingkan  kinerja  berbagai  pendekatan. Metode  klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  penambangan  data  yang  digunakan  di  sebagian  besar  aplikasi,  dan kurva  ROC  adalah  alat  lain  untuk  mengevaluasi  kinerja  klasifikasi  (Pangaribuan  et  al.,  2017).  Dua  jenis  data diperlukan untuk proses klasifikasi: data pelatihan dan data uji. Penambangan data menggunakan data pelatihan. Teknisi  mengklasifikasikan data uji dan data lainnya untuk  mempelajari klasifikasi  menggunakan  metrik (Ardi Ramdani et al., 2022). Kami membagi dua kumpulan data artikel teks menjadi kumpulan pelatihan dan pengujian. Untuk mengetahui apakah prospek tersebut berpotensi menjadi nasabah kredit produktif atau tidak, penelitian ini berfokus pada penggunaan data mining untuk memprediksi keberhasilan telemarketing bank untuk menarik calon nasabah bank ke berbagai produk layanan bank. Hal ini dilakukan dengan membandingkan algoritma klasifikasi yang  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  yang  mengukur  keakuratan  dataset  pemasaran  bank . Dengan mengklasifikasikan preferensi nasabah melalui data mining, penelitian ini mengkaji efektivitas telemarketing yang dilakukan  bank  (Subarkah  et  al.,  2020).  Pohon  klasifikasi  dan  regresi  (CART)  dan  algoritma  Naive  Baye digunakan  sebagai  metode.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  CART  lebih  baik  dalam  memprediksi keputusan  prabayar  pelanggan  telemarketing.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  CART  dan  Naive  Bayes digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penulis  bermaksud  menguji  keefektifan pemodelan regresi logistik.

## METODE PENELITIAN
Proses pemecahan masalah  penelitian meliputi pengumpulan data, perumusan hipotesis atau proposisi, pengujian hipotesis,  pembacaan  hasil,  dan  penarikan  kesimpulan  lain  yang  dievaluasi  secara  mandiri.  Meskipun    empat metode penelitian  banyak digunakan yaitu penelitian tindakan, eksperimen, studi kasus dan survei (Putro et al., 2021). Karya ini  menggunakan penelitian eksperimental. Penelitian eksperimen  meneliti pengolahan parameter atau variabel dari sudut pandang peneliti, dengan menggunakan metodologi penelitian berikut dan menggunakan tes yang dilakukan oleh peneliti sendiri: (Ardi Ramdani et al., 2022)
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber :(Widaningsih, 2019)
Gambar 1. Alur metode Penelitian.
Pengumpulan data (data yang diperoleh dari dataset Uci) dan pengolahan data di Excel merupakan langkah awal dalam metodologi penelitian. Data atau atribut yang digunakan kemudian digunakan untuk menghitung nilai bersih yang  digunakan.  Identifikasi  dan  pemilihan  atribut,  penanganan  nilai  atribut  yang  tidak  lengkap  atau  hilang (menangani  nilai  yang  hilang),  dan  prosedur  diskritisasi  nilai  merupakan  bagian  dari  tahap  pra-pemrosesan data(Yolanda  &  Fahmi,  2021).  Metode  yang  digunakan  yaitu  Regresi  Logistik  termasuk  dalam  kategori pengelolaan  data.  Selanjutnya  dilakukan  perancangan  pengujian  menggunakan  Metode  Rapid,  dan  didapatkan nilai AUC dan nilai akurasi. Setelah diperoleh, kita bandingkan dengan menggunakan metode T-test. (Hendrian, 2018)

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data primer dan pengumpulan data sekunder adalah dua kategori metode pengumpulan data yang berbeda. Data yang pertama kali dikumpulkan  untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi disebut data primer. Data sekunder adalah data yang  dibuat dan dipublikasikan atau tidak. Variabel yang digunakan dalam contoh ini adalah informasi yang diperoleh dari dataset UCI.
Tabel 1 Atribut Dataset yang di pakai
No Atribut Nilai 1. Age Numeric 2. Job Categorical 3. Education Categorical 4. Default Creadit Categorical 5. Hoursing Loan Categorical 6. Personal Loan Categorical 7. Contact Comunication Categorical 8. Contact mount in years Categorical 9. Day of week work Categorical 10. Duration Numeric 11. Campaign Numeric 12. Pday Numeric 13. Previous Numeric 14. Poutcome Categorical 15. Employment varition rate Numeric 16. Customers Price Index Numeric 17. Customers Confidence Index Numeric 18. Euribor 3 Mount rate Numeric 19. Number of employes Numeric 20. Has the client subcrable a term deposit binary
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Metode yang diusulkan Pengujian Model Validasi dan Evaluasi

## 3.2.   Pengolahan Awal Data
Beberapa metode digunakan untuk mendapatkan data berkualitas tinggi (Yoga Religia et al., 2021) sebagai berikut:
1. Validasi data untuk menemukan dan menghilangkan data outlier/berisik, data yang tidak konsisten dan hilang (missing value). Catatan pasien yang tersedia ditinjau untuk menentukan apakah berisi data yang tidak biasa (outlier/noise), data yang tidak konsisten, atau nilai yang hilang.
2. Integrasi dan transformasi data untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma. Penelitian ini menggunakan data kategorikal. Perangkat lunak yang disebut Rapidminer mengubah data (Hozairi et al., 2021).
3. Reduksi dan analisis data untuk membuat kumpulan data dengan atribut yang lebih sedikit dan tetap bermanfaat
Pada penelitian sebelumnya, penelitian ini mengklasifikasikan keputusan klien menggunakan data mining untuk menilai efektivitas telemarketing bank (Subarkah et al., 2020). Classification and Regression Trees (CART) dan algoritma  Naive  Baye  adalah  proses  yang  digunakan.  Algoritme  CART  lebih  unggul  dalam  memperkirakan keputusan klien telemarketing ketika penawaran deposit digunakan untuk mengatasi masalah ini, menurut studi ini (General et al., 2020). Teknik yang akan diterapkan saat menguji data ditentukan oleh penulis. pendekatan yang dipilih,  sebagaimana  ditentukan  oleh  studi  sebelumnya.  Metode  Algoritma  Regresi  Logistik  digunakan  oleh penulis.

## 1.3 Metode yang Diusulkan
Metode yang digunakan penulis  adalah Logistic Regression yang tujuannya untuk meningkatkan akurasi saat pengujian dengan  metode T-test (Abdillah et al., 2020).

## 3.4 Eksperimen dan Pengujian Metode
Dalam percobaan yang dilakukan oleh para peneliti, framework RapidMiner 6.4 digunakan untuk mengolah data agar mendapatkan nilai akurasi yang akurat. Anda dapat melihat nilai akurasi dan plot AUC di browser cepat ini dan dilengkapi dengan uji-T (Farid et al., 2022).

## 3.5 Evaluasi dan Validasi Hasil

## 1 .   Cross Validation
Metode    mengevaluasi  dan  menguji  keakuratan  model  yang  dibuat  dengan  kumpulan  data  tertentu  disebut validasi  silang.  Menurut  (Angraini  et  al.,  2019),  pemodelan  biasanya  mencoba  memprediksi  atau mengklasifikasikan  data  baru  yang  mungkin  tidak  pernah  muncul  dalam  dataset.  Data  yang  digunakan  untuk memvalidasi model disebut  data uji atau dataset, sedangkan data yang  digunakan dalam proses pembuatan model disebut  data  pelatihan.  Tes  tipikal  lainnya  untuk  memperkirakan  tingkat  kesalahan  adalah  validasi  silang.  Data dalam setiap kategori dibagi secara acak menjadi beberapa kelompok dengan ukuran yang sama. Semua prosedur pelatihan dan pengujian dilakukan beberapa kali dengan banyak sampel  untuk mengurangi bias spesifik sampel. Tingkat  kesalahan  semua  pengulangan  dijumlahkan  untuk  menentukan  tingkat  kesalahan  total  (Butsianto  dan Mayangwulan, 2020).

## 2. Confusion Matrix
Teknik yang biasa digunakan untuk menghitung keakuratan ide penambangan data adalah matriks kebingungan. Ingat, presisi, akurasi dan tingkat kesalahan adalah empat hasil perhitungan menggunakan rumus ini. Tes untuk menentukan  benar dan salah item menjadi dasar evaluasi model klasifikasi (Hendrian, 2018). Urutan pengujian diformat sebagai  matriks kebingungan, dengan kelas  yang  diprediksi ditampilkan di bagian atas  matriks dan di sebelah  kelas  yang  diamati  di  sebelah  kiri.  Angka  pada  setiap  sel  menunjukkan  seberapa  banyak    kelas  yang diamati  diprediksi oleh nilai sebenarnya (Nugroho et al., 2022).

## 3. ROC Curve
Salah satu metode pengujian model klasifikasi yang dibuat  menggunakan kurva ROC. Saat menganalisis properti yang  diinginkan  dari  model  pengklasifikasi,  kurva  ROC  digunakan  untuk  menunjukkan  parameter  model  yang sesuai. Tingkat TP dan tingkat FP diwakili oleh sumbu Y dan sumbu X dari kurva ROC, yang dibagi menjadi dua dimensi (Anisya, 2020). AUC atau Area Under the ROC Curve,  didefinisikan sebagai probabilitas, adalah metode yang  digunakan  untuk  menghitung  area  di  bawah  kurva  ROC.  AUC  mengukur  kinerja  diskriminasi  dengan memperkirakan probabilitas hasil untuk sampel yang dipilih secara berbeda dari populasi, semakin tinggi AUC, semakin baik klasifikasinya, semakin kuat klasifikasi yang digunakan. Nilai AUC  selalu  antara 0,0 dan 1,0. (Dewi et al., 2022. ) Algoritma klasifikasi dapat dievaluasi berdasarkan kriteria seperti presisi, kecepatan, ketergantungan, skalabilitas, dan  interpretabilitas  (Hendrian,  2018).  Tingkat  akurasi  dapat  dinilai  setelah  pemrosesan  data  untuk  mengukur
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
seberapa baik kinerja setiap strategi. Penelitian ini berusaha untuk memastikan apakah kriteria yang dimiliki oleh calon nasabah menguntungkan atau tidak menguntungkan dalam hal prediktabilitas tingkat keberhasilan penjualan produk dan layanan perbankan melalui telemarketing. (Ariadi, 2020).

## 4. Validasi
Pendekatan  sistematis  diperlukan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  strategi.  Penilaian  kelas  didasarkan  pada pengujian benar dan salah item (Riany dan Testiana, 2023). Menggunakan data pelatihan untuk melatih kurikulum untuk  memaksimalkan  pemanfaatan  pengetahuan,  validasi  data  digunakan  untuk  menentukan  jenis  model pembelajaran yang tepat untuk digunakan (Liliana et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian model yang diuji mencari nilai algoritma regresi logistik untuk mendapatkan akurasi nilai yang diperoleh dan meningkatkan akurasi dengan algoritma T-test software  RapidMiner dengan desain model sebagai berikut.:

## Sumber : Penelitian (2023)
Gambar 2. Diagram pada Pengujian Validation dan T-test pada Rapidmaner
Data pelatihan dimasukkan ke dalam  modul Read Excel pada metode pengujian tersebut di atas, yang terkait dengan modul validasi yang berisi metode yang akan digunakan. Metode divalidasi menggunakan k-folds menggunakan  alat  RapidMiner  setelah  menghitung  data  training  dan  mendapatkan  hasilnya.  Kami  dapat mengamati nilai AUC dan hasil validasi selama proses berlangsung (Rizaldi & Mustakim, 2020). Oleh karena itu, jika kita menghitung nilai AUC dan akurasi pendekatan, Regresi Logistik adalah pilihan terbaik karena akurasi yang tinggi dibandingkan dengan K-NN dan nilai AUC, tetapi jika kita melihat kinerja akurasi yang dihasilkan perlu diperhatikan. diperiksa lagi, khusus menggunakan t-test. (Annisa, 2019).
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## .Berikut ini adalah panduan keakuratan klasifikasi dengan menggunakan AUC
a. Hasil AUC Logistic Regresion
Sumber : Penelitian (2023)
Gambar 3 Grafik AUC Logistic Regression
Kurva ROC yang diperoleh dengan menguji data pada gambar di atas menunjukkan bahwa  akurasi ditingkatkan dengan regresi logistik dengan 92,32 % serta AUC  0,962.
A. Pengujian dengan T-Test
T-test ini mengevaluasi metode klasifikasi ini untuk mencapai nilai terbaik, dan nilai 0,05 dianggap sebagai hasil tes terbaik. (Ratnawati dan Sunendiari, 2021) Hasil uji-t algoritma pohon keputusan dengan regresi logistik
Tabel 2. Grafik T-Test Logistic Regression T-Test Significance 0,893 +- 0,008 0,893 +- 0,004 0,893 +- 0,008 0,962
0,893 +- 0,004
Sumber : Penelitian (2023)

## B. Analisis Hasil Komparasi
Hasil yang diperoleh berdasarkan dari analisi pengujian  metode LR  maka dapat diperoleh hasilnya seperti Tabel berikut
Tabel 3. Performace Algoritma LR

## Sumber : Penelitian (2023)
Tabel di atas menunjukkan hasil perhitungan yang diperoleh dengan menerapkan klasifikasi kinerja akurasi AUC yaitu terdapat dua metode yang termasuk dalam kategori klasifikasi Baik (Tampill et al., 2017) yaitu untuk LR.  metode  dengan  nilai  AUC  sebesar  0,962,  juga  dapat  dilihat  dari  hasil  pada  tabel diatas  bahwa  nilai  akurasi metode Logistic Regression Classification Algorithm dengan nilai akurasi sebesar 92,32%.
Performace LR Accuracy 92,32% AUC 0.962 T-Test 0.893
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan data pasar perbankan untuk membangun model menggunakan algoritma klasifikasi regresi logistik. Model yang dihasilkan dibandingkan untuk melihat algoritme mana yang berkinerja terbaik dalam mengidentifikasi tanggapan positif dari konsumen potensial. Validasi silang dan metode uji ROC digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi, dan akurasi pengukuran matriks konfusi Algoritma Regresi Logistik adalah 92,32%. Alhasil, masalah identifikasi tingkat keberhasilan telemarketing pemasaran jasa perbankan dapat diselesaikan dengan menggunakan metode regresi logistik. Memprediksi keberhasilan telemarketing bank Bank menggunakan algoritma data mining untuk memprediksi efektivitas pemasaran bank, yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari calon nasabah. Keakuratan teknik LR ditunjukkan dengan dataset yang digunakan dalam penelitian  ini.  Hal  ini  terlihat  dari  hasil  evaluasi.  Berdasarkan  pengamatan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa regresi logistik merupakan metode yang dapat diterima untuk peramalan data dan dapat memberikan solusi untuk masalah identifikasi pelanggan potensial. Disarankan untuk penelitian selanjutnya untuk memilih atribut dengan membandingkan  metode  klasifikasi  data  mining  dengan  bank  data  tambahan,  karena  atribut  material  ada  pada metode  algoritma  klasifikasi  lainnya.  Untuk  menentukan  apakah  suatu  fungsi  diperlukan  atau  tidak,  metode algoritma tidak berpengaruh (karena nilainya sama). Investigasi tersebut dapat dilakukan di unit bisnis lain atau unit bisnis sejenis. Algoritma lain dapat digunakan untuk mengembangkan penelitian ini, seperti teknik statistik lainnya seperti support vector machine atau neural network.

## REFERENSI
Abdillah, N., Defit, S., & Sumijan. (2020). Penggunaan metode klasifikasi Data Metode Naïve Bayes merupakan metode  klasifikasi  Data  Mining  dengan  membandingkan  algoritma  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes  . Penelitian ini bertujuan. Seminar Nasional Syedza Saintika , 281–287.
Anggraini, R. A., Widagdo, G., Budi, A. S., & Qomaruddin, M. (2019). Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 7 (1), 47. https://doi.org/10.26418/justin.v7i1.30211
Anisya. (2020). DATA MINING DALAM PREDIKSI PASOKAN KELAPA SAWIT. Rang Teknik Journal , 3 (1), 7–13. http://repository.radenintan.ac.id/11375/1/PERPUS PUSAT.pdf%0Ahttp://business- law.binus.ac.id/2015/10/08/pariwisata-syariah/%0Ahttps://www.ptonline.com/articles/how-to-get-better- mfi-results%0Ahttps://journal.uir.ac.id/index.php/kiat/article/view/8839
Annisa,  R.  (2019).  Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penderita  Penyakit
Jantung. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 3 (1), 22–28.
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
Ardi  Ramdani,  Christian  Dwi  Sofyan,  Fauzi  Ramdani,  Muhamad  Fauzi  Arya  Tama,  &  Muhammad  Angga Rachmatsyah.  (2022).  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masyarakat  Dalam Menerima Bantuan Sosial. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , 1 (2), 39–47. https://doi.org/10.51903/juisi.v1i2.363
Ariadi, F. (2020). Analisa Perbandingan Algoritma DT C.45 dan Naïve Bayes Dalam Prediksi Penerimaan Kredit Motor. KERNEL:  Jurnal  Riset  Inovasi  Bidang  Informatika  Dan  Pendidikan  Informatika , 1 (1),  1–8. https://doi.org/10.31284/j.kernel.2020.v1i1.1183
Butsianto,  S.,  &  Mayangwulan,  N.  T.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 3 (3), 187–201. https://doi.org/10.32672/jnkti.v3i3.2428
Dewi, S. P., Nurwati, N., & Rahayu, E. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (4), 639–648. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1408
Farid,  M.,  Wibowo,  S.,  Puspitasari,  N.  F.,  &  Satya,  B.  (2022).  PENERAPAN  DATA  MINING  DAN ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK  METODE  KLASIFIKASI  Abstraksi  Pendahuluan  Tinjauan Pustaka Metode Penelitian. Journal of Information System Management (JOISM , 3 (2).
Hendrian, S. (2018). Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta , 11 (3), 266–274. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i3.2777
Hozairi,  H.,  Anwari,  A.,  &  Alim,  S.  (2021).  Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive  Bayes. Network  Engineering Research Operation , 6 (2), 133. https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.237
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Liliana, D. Y., Maulana, H., & Setiawan, A. (2021). Data Mining untuk Prediksi Status Pasien Covid-19 dengan Pengklasifikasi Naïve Bayes. Multinetics , 7 (1), 48–53. https://doi.org/10.32722/multinetics.v7i1.3786 Nugroho,  B.  I.,  Ma’arif,  Z.,  &  Arif,  Z.  (2022).  Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Penerapan  Data  Mining  Metode Klasifikasi Untuk Menganalisa Penyalahgunaan Sosial Media. Jurnal Sistem Informasi Dan … , 3 (2), 46– 51. http://journal.peradaban.ac.id/index.php/jsitp/article/download/1265/860
Putro, M. F., Prayitno, E., Siregar, J., & Muharrom, M. (2021). Penerapan Data Mining dengan Naive Bayes untuk Klasifikasi Siswa Sekolah Menengah Dalam Penentuan Perguruan Tinggi. Jurnal Akrab Juara , 6 , 307–309.
Ratnawati,  S.,  &  Sunendiari,  S.  (2021).  Penggunaan  Metode  Logistic  Regression  Ensemble  (  LORENS  )  pada Klasifikasi Leukemia Akut. Prosiding Statika , 7 , 56–63. http://dx.doi.org/10.29313/.v7i1.25555
Riany,  A.  F.,  &  Testiana,  G.  (2023).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal SAINTEKOM , 13 (1), 42–54. https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i1.352
Tampil, Y., Komaliq, H., & Langi, Y. (2017). Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam  Ratulangi Manado. D’CARTESIAN , 6 (2), 56. https://doi.org/10.35799/dc.6.2.2017.17023
Wardhani,  R.  P.  S.,  Sudarno,  S.,  &  Maruddani,  D.  A.  I.  (2019).  OPTIMASI  REGRESI  LOGISTIK MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA  UNTUK  PEMODELAN  FAKTOR-FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI PENGGOLONGAN KREDIT BANK (Studi Kasus: Debitur di PT BPR Gunung Lawu Klaten Periode Tahun 2017). Jurnal Gaussian , 8 (4), 506–517. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i4.26751
Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif , 13 (1), 16–25. https://doi.org/10.36787/jti.v13i1.78
Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  &  Wahyu  Hadikristanto.  (2021).  Klasifikasi  Analisis  Perbandingan  Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank Marketing. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (1), 187–192. https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2813
Yolanda, I., & Fahmi, H. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris Pada PT
. Nippon Indosari Corpindo Tbk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JIKOMSI , 3 (3), 9–15.