## KOMPARASI 5 METODE ALGORITMA KLASIFIKASI

## DATA MINING PADA PREDIKSI KEBERHASILAN PEMASARAN PRODUK LAYANAN PERBANKAN
Sari Dewi Manjemen Informatika AMIK BSI Pontianak Akademi Manajemen dan Ilmu Komputer Bina Sarana Informatika Jl.Abdurahman Saleh No 18, Pontianak
sari.sre@bsi.ac.id Abstract- Utilization  data  mining  in  banking marketing strategy is very effective. Prospective  customer  seg-mentation  is  one  of the  processes  carried  out  in  the  banking marketing  strategy.  To  support  the  results  of the  success  rate  of  telemarketing  personnel  to market  the  product  in  its  role  of  banking services that the process requires a prospective customer data, then data mining support is very important  in  the  classification  of  the prospective customers of the bank so that it can predict  the  degree  of  success  in  product marketing  such  services.  Based  on  mapping studies  of  support  data  mining  on  prospective customers  to  come  is  no  classification algorithms  are  often  used  for  the  classification of  a  borrower  among  others  Neural  Network, Naive Bayes, Dececion Tree, K-NN and Logistic Regreesion,  of  this  algorithm  can  result  from the  evaluation  process  by  using  Cross Validation, confusion matrix, ROC Curve and T- Test  to  determine  the  classification  of  data mining  algo-rithms  are  the  most  accurate  in predicting  success  in  product  mar-keting telemarketing  services  from  the  bank  to  do trials  in  the  Neural  Network  algorithm  was more accurate with an accuracy of 89.71% the AUC value of 0872, this may be a comparison of data mining classi-fication Seeing AUC values of the  five  methods,  then  five  groups  of classification algorithms including both because of its AUC value between 0.80-1.00.
Keywords :  Comparison  of  data  mining, decision  tree,  naive  Bayes,  neural  network,  k- nn, logistic regression
Intisari -  Pemanfaatan  data  mining  dalam strategi  pemasaran  perbankan  sangat  efektif. Segmentasi  calon  nasabah  merupakan  salah satu  proses  yang  dilakukan  dalam  strategi pemasaran  perbankan.  Untuk  mendu-kung hasil  dari  tingkat  keberhasilan  tenaga telemarketing    dalam    peran-nya  untuk memasarkan  produk  layanan  perbankan    yang prosesnya  membutuhkan  data-data    calon nasabah    ini,  maka  dukungan  data  mining
sangat berperan penting dalam klasifikasi calon nasabah  bank  sehinga  dapat  memprediksi tingkat  keberhasilan  dalam  pemasaran  produk layanan  tersebut.  Berdasar-kan  pemetaan penelitian  mengenai  dukungan  data  mining pada    calon  nasabah  didapat  ada  algoritma klasifikasi  yang  sering  digunakan  untuk klasifikasi  calon  nasabah    antara  lain  Neural Network, Naive Bayes, Decision Tree, K-NN dan Logistic Regreesion, dari algoritma ini di dapat hasil dari proses evaluasi dengan menggunakan Cross Valida-tion, confusion matrix, ROC Curve dan  T-Test  untuk  mengetahui  algoritma klasifikasi  data  mining  yang  paling  akurat dalam  prediksi  keberhasilan  telemarketing dalam pemasaran produk layanan bank dari uji coba  yang  di  lakukan    maka  algoritma    Neural Network  lah  yang  lebih  akurat  dengan  akurasi 89,71% dengan nilai AUC  0.872,hal ini   dapat menjadi    perbandingan  data  mining  klasifikasi Melihat  nilai  AUC  dari  kelima  metode  tersebut yaitu NN, DC, Naive Bayes , K-NN dan LR, maka lima  algoritma  tersebut    termasuk  kelompok klasi-fikasi  baik  karena  nilai  AUC-nya  antara 0.80-1.00.
kata  kunci: decesion  tree,  komparasi  data mining,  naive    bayes,  neural  network,  k-n, logistic regreesion.

## PENDAHULUAN
Pemasaran  adalah  suatu  proses  tentang pengembangan  produk,    periklanan,  distribusi dan  penjualan  (Zhang,  2008)  .proses  pemasalan sangan  erat  kaitan  nya  dengan  peran telemarketing,Telemarketing  merupakan  sebuah cara  baru  dalam  bidang  pemasaran  yang menggunakan  teknologi  telekomunikasi  sebagai bagian  dari  pemasaran  yang  teratur  dan terstuktur.  Telemarketing  (pemasaran  jarak jauh)  adalah  penggunaan  telepon  dan  pusat panggilan  untuk  menarik  prospek,  menjual kepada  pelanggan  yang  telah  ada  dan menyediakan layanan dengan mengambil pesanan  dan  menjawab  pertanyan  melalui telepon.  Telemarketing  membantu  perusahaan
dalam  meningkatkan  pendapatan,  mengurangi biaya penjualan, meningkatkan kepuasan pelanggan, Penawaran melalui jalur
Telemarketing  memberikan  solusi  bagi  nasabah yang  memiliki  keterbatasan  jarak  serta  waktu untuk  tetap  dapat  melakukan  transaksi  atas program  perlindungan  yang  dibutuhkan  baik perlindungan  bagi  nasabah  sendiri  ataupun anggota keluarga Dukungan  data  mining    pada  pemasaran adalah  pada marketing  research    dan    Business Intelligence .  Dalam  mengoptimasisasi  proses pemasaran  diperlukan  suatu  strategi  sehingga dapat digunakan untuk meningkatkan keunggulan  kompetetif, Data  mining dalam strategi  pemasaran menggunakan salah satunya menggunakan database marketing untuk melakukan  proses  pencarian  pengetahuan  baru guna mendukung  pengambilan keputusan,
Oleh  karena  itu,  penelitian  inifokus  pada pemanfaatan data  mining untuk  memprediksi tingkat  keberhasilan  telemarketing  bank  dalam mencari  calon  nasabah  bank  dari  berbagai produk  layanan  perbankan,  sehingga  dapat diketahui  apakah    calon  nasabah  yang bersangkutan merupakan nasabah yang berpotensi  menjadi  nasabah  kredit    yang produktif  atau  tidak  di  liat  dari  penelitian sebelumnya  algoritma  yang  di  pakai  adalah Decision  Tree di  gunakan  untuk  memecahkan masalah  tersebut  ,  oleh  karna  itu  penulis  ingin menguji algoritma klasifikasi lain apakah  tingkat akurasinya  lebih  baik  atau  di  bawah  nilai  dari decesion tree.
Untuk  menangani  permasalahan  tersebut, maka  akan    dibandingkan  beberapa  algoritma yaitu pohon keputusan C4.5,  naive bayes, neural network,  Logistic  Regreesion dan  K-NN    untuk mengetahui  algoritma  mana  yang  lebih  akurat dalam  memprediksi  Tingkat  keberhasilan telemarketing dalam layanan produk perbankan

## BAHAN DAN METODE
Pengusaha  di  bidang  jasa  perbankan sangat  menikmati  fasilitas  atau  kemudahan yang  diberikan  oleh  Pemerintah  melalui kebijakan  deregulasi  tersebut.  Bank-bank swasta  baru  bermunculan,  bank-bank  yang sudah  ada  menambah  kantor  cabang,  kantor cabang  pembantu  maupun  kantor  kasnya. Ekspansi dan pembukaan kantor-kantor bank ini  disamping  memerlukan  sejumlah  tenaga kerja  yang  tidak  sedikit,  juga  membutuhkan strategi  pemasaran  yang  jitu  dalam  upaya menarik dana pihak ketiga untuk menyimpan uangnya  di  bank  tersebut  dan  di  pihak  lain berusaha menyalurkan kredit yang disediakan  ke  pihak  ketiga  baik  perorangan
maupun perusahaan . Dalam  penulisan  penelitian  ini, penulis  menggunakan  buku,  prosiding,  dan jurnal  sebagai  referensi  untuk  menjelaskan model  algoritma Decesion  tree,  Neural Network ,  Logistic  Reegresion,  K-NN,  Naive Bayes.
A.

## Neural Network
Neural  Network (Jaringan  Saraf  Tiruan) adalah  prosesor  tersebar  paralale  yang  sangat besar  dan  memiliki  kecenderungan  untuk menyimpan pengetahuan yang bersifat pengalaman  dan  membuatnya  siap  untuk digunakan  (puspitaningrum,  2006).  NN  ini merupakan  sistem  adaptif  yang  dapat  merubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Secara  sederhana  NN  adalah  sebuah  alat pemodelan  data  statistik  non-linear.  NN  dapat digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  yang kompleks  antara  input  dan  output  untuk menemukan  pola-pola  pada  data.  Neuron  juga terdiri  dari  satu  output.  Outputnya  adalah terbentuk  dari  pengolahan  dari  berbagai  input oleh neuron-neuron (shukla, 2010).
B. Decision Tree Decision tree sendiri merupakan metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan banyak  di  minati  (Wu,  2009)  .  Dalam  decision tree  ini  data  yang  berupa  fakta  dirubah  menjadi sebuah  pohon  keputusan  yang  berisi  aturan  dan tentunya  dapat  lebih  mudah  dipahami  dengan bahasa  alami. Model  pohon  keputusan  banyak digunakan  pada  kasus  data  dengan  output  yang bernilai  diskrit  .  Walaupun  tidak  menutup kemungkinan  dapat  juga  digunakan  untuk  kasus data dengan atribut numeric.

## C. Naive Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  sebuah  model klasifikasi  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu kelas.  Naïve  Bayes  didasarkan  pada  teorema bayes  yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network. Teknik  Naïve  Bayes  (NB)  adalah  salah  satu bentuk  sederhana  dari  Bayesian  yang  jaringan untuk  klasifikasi.  Sebuah  jaringan  Bayes    dapat dilihat  sebagai  diarahkan    sebagai    tabel  dengan distribusi  probabilitas  gabungan  lebih  dari  satu set  diskrit  dan  variabel  stokastik  (Liao,  2007) Metode  ini  penting  karena  beberapa  alasan, termasuk  berikut.  Hal  ini  sangat  mudah  untuk membangun,  tidak  perlu  ada  yang  rumit Parameter  estimasi  skema  berulang.  Ini  berarti dapat  segera  diterapkan  untuk  besar  Data  set. Sangat  mudah  untuk  menafsirkan,  sehingga
pengguna  tidak  terampil  dalam  teknologi classifier  dapat  memahami  mengapa  itu  adalah membuat  klasifikasi  itu  membuat.  Dan,  sangat penting,  hal  itu  sering  sangat  baik:  Ini  mungkin bukan  classifier  terbaik  dalam  setiap  diberikan aplikasi, tetapi biasanya  dapat diandalkan untuk menjadi kuat dan melakukan dengan sangat baik (Wu, 2009).

## D. K-Nearest Neighbor
Algoritma k- nearest neighbor (k-NN atau KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek  tersebut,  Ketepatan  algoritma  k-NN  ini sangat  dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur- fitur  yang  tidak  relevan,  atau  jika  bobot  fitur tersebut  tidak  setara  dengan  relevansinya terhadap klasifikasi. Riset terhadap algoritma ini sebagian  besar  membahas  bagaimana  memilih dan memberi bobot terhadap fitur, agar performa klasifikasi menjadi lebih baik,menurut (Wu, 2009 )  KNN  juga  merupakan  contoh  teknik lazy learning ,  yaitu  teknik  yang  menunggu  sampai pertanyaan  ( quer y)  datang  agar  sama  dengan data training.
E. Logistic Regreesion.
Regresi  logistik  ( Logistic  regression ) adalah  bagian  dari  analisis  regresi  yang digunakan  ketika  variabel  dependen  (respon) merupakan variabel dikotomi.  Variabel dikotomi biasanya  hanya  terdiri  atas  dua  nilai  (Santosa, 2007)  yang  mewakili  kemunculan  atau  tidak adanya  suatu  kejadian  yang  biasanya  diberi angka 0 atau 1.   Tidak seperti regresi linier biasa, regresi  logistik  tidak  mengasumsikan  hubungan antara variabel independen dan dependen secara linier.
Ada beberapa penelitian yang menggunakan komparasi algoritma klasifikasi  untuk  mengukur  akurasi  terhadap dataset marketing bank:
1. Could Decision trees Improve the Classification Accuracy and Interpretability  of  Loan      Granting Decision ?  penelitian  yang  dilakukan (Zurada,2010). Yang melakukan komparasi dari beberapa metode diantaranya  adalah  regresi  logistik(LR), jaringan saraf (NN), dasar fungsi jaringan saraf  radial  (RBFNN),  SVM,  CBR,  dan pohon  keputusan  (DTs).  Dari  semua model ternyata tingkat klasifikasi akurasi yang  mengungguli  adalah  Decision  trees, DTs tidak hanya mengklasifikasikan lebih baik dari model-model yang lain tapi juga memiliki pengetahuan dalam membentuk aturan  yang  mudah  ditafsirkan,  masuk
akal  dalam  menjelaskan  tentang  alasan penolakan pinjaman. 2 Comparing decision trees with logistic  regression  for  credit  risk analysis    (Satchidananda  &  Simha, 2006). Penelitian ini membandingkan dua  model  algoritma  untuk  analisa resiko  kredit,  yaitu  Pohon  Keputusan dan  Regresi  Logistik.  Data  diambil dari  dua bank  yang  berbeda, kemudian  untuk  mengelompokkan kasus  positif  dan  negatif  maka dilakukan  klustering  data  dengan menggunakan  k-means.  Hasil  analisa dari masing-masing model dikomparasi dan kemudian diukur,kemudian  didapatkan  bahwa algoritma pohon keputusan mempunyai  tingkat  akurasi  yang tinggi dibandingkan algoritma regresi logistik.

## Pengumpulan Data
Penulis  Memilih  metode  yang  akan digunakan pada saat pengujian data. Metode yang dipilih,  berdasarkan  penelitian  yang  terdahulu.
Penulis menggunakan Metode Algoritma Decesion Tree, Neural Network.

## Evaluasi dan Validasi Hasil
1 .   Cross Validation
Cross  Validation merupakan  salah  satu teknik  untuk  menilai/memvalidasi  keakuratan sebuah  model  yang  dibangun  berdasarkan dataset  tertentu. Validation juga  merupakan pengujian  standar  yang  dilakukan  untuk memprediksi error rate .

## 2. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  metode yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining. Rumus  ini  melakukan  perhitungan  dengan  4 keluaran,  yaitu: recall,  precision , acuraccy dan error  rate.Evaluasi  model  klasifikasi  didasarkan pada  pengujian  untuk  memperkirakan  obyek yang benar dan salah (Wu, 2009)

## 3. ROC Curve
ROC  curves merupakan  salah  satu  cara melakukan analisa terhadap model classifier yang telah  dibuat.  Penggunaan  ROC  curves  adalah untuk  menentukan  parameter  model  yang dinginkan sesuai dengan karakteristik dari model classifier yang Metode  klasifikasi  bisa  dievaluasi berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi,
kecepatan, kehandalan, skabilitas dan interpretabilitas (Vecellis, 2009).

## 4. Validasi
Menurut  (Gurenescu,2011)  Diperlukan cara yang sistematis untuk mengevaluasi kinerja suatu  metoda.  Evaluasi  klasifikasi  didasarkan pada  pengujian  pada  obyek  benar  dan  salah ,menurut  (Ian.H,2011)  Validasi  data  digunakan untuk  menentukan  jenis  terbaik  dari  skema belajar  yang  digunakan,  berdasarkan  data pelatihan  untuk  melatih  skema  pembelajaran untuk memaksimalkan penggunaan data .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengujian  model  yang dilakukan  adalah  membandingkan  algoritma mana  yang  lebih  akurat  dan  memperbesar akurasi  dengan  menggunakan  T-Test  pada Algoritma  pada framework RapidMiner  dengan desain model berikut ini:
Sumber : Hasil penelitian(2016) Gambar 1.Skema Pengujian Validation dan T-test pada
a. Hasil AUC Algoritma Neural Network
Sumber : Hasil penelitian (2016)
Gambar 2.Grafik AUC Neural Network
Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa ada peningkatan pada akurasi
menggunakan Neural  Network sebesar 89.71% dan AUC sebesar 0.872
b. Hasil AUC K-NN
Sumber : Hasil penelitian (2016)
Gambar 3.Grafik AUC K-NN
Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa ada peningkatan pada akurasi menggunakan K-NN sebesar 84.70% dan  AUC sebesar 0.962.
c. Hasil AUC Naive Bayes
Sumber : Hasil penelitian (2016)
Gambar 4. Grafik AUC Naïve Bayes Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa  ada  peningkatan  pada  akurasi  meng- gunakan Naïve  Bayes sebesar 87.79% dan  AUC sebesar 0.854
d. Hasil AUC Logistic Regresion

## Gambar 5.Grafik AUC Logistic Regreesion
Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa ada peningkatan pada akurasi
menggunakan Logistic  Regreesion sebesar 89.32% dan AUC sebesar 0.992.
e. Hasil AUC Decision Tree
Sumber : Hasil penelitian (2016) Gambar 6.Grafik AUC Decision Tree
Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa ada peningkatan pada akurasi menggunakan Dececion Tree sebesar 89.10% dan AUC sebesar 0.9.
Tabel 1.Perbandingan Performace Algoritma Accuracy AUC NN 89.71% 0.872 NB 84.70% 0.854 DC 89.10% 0.959 LR 89.32% 0.993 K-NN 87.79% 0.962 Sumber: Hasil Analisa (2016)

## A. Pengujian dengan T-Test
Pengujian  T-Test  ini  akan  menguji algoritma  Klasifikasi  ini  agar  mendapatkan  nilai yang  terbaik,dimana  dalam  pengujian  tersebut sampai  mendapatkan  nilai  terkecil  ≤  0,05 dinyatakan  sebagai  hasil  uji  yang  terbaik (Santoso. S:2010).
1. Hasil  T-test  antara  algoritma Decision  Tree dengan Neural Network

## Analisis Hasil Komparasi
Berdasarkan  dari  analisi  pengujian  masing- masing metode diatas maka dapat dirangkumkan hasilnya seperti Tabel berikut
Tabel 2. Perbandingan Performace Algoritma Dengan T-Tes

## Sumber: Hasil Analisa (2015)
Melihat hasil perhitungan yang terangkum pada  Tabel  diatas  dengan  menerapkan  klasifikasi performance    keakurasian  AUC  maka  diperoleh hasilpenelitian  yaitu,  terdapat  dua  metode  yang merupakan  kategori Good  Clasification yaitu untuk  metode  LR  dengan  nilai  AUC  0.993,  K-NN dengan          nilai  AUC  0.962  dan  ,metode  Dececion Tree  dengan    UAC  0.959  dan    metode    algoritma NN  dengan  AUC  0.872  dan  metode  naïve  bayes yang termasuk kategori Fair   Clasification dengan nilai AUC 0.854.
Berdasarkan  Tabel  di  atas  juga  dapat  di lihat  bahwa  nilai  akurasi  untuk  metode  aloritma klasifikasi  yang  terbaik  adalah  Algoritma  Neural Network  memiliki  Akurasi  yang  lebih  tinggi dengan  nilai  89.71%  dibandingan  dengan  4 algoritma  lain  nya  sedangkan  di  urutan  ke  dua yaitu  logistic  Regreesion  dengan  akurasi  89.32  % lalu Dececion Tree dengan  nilai  89.10%  lalu disusul  dengan  algoritma  K-NN  dengan  nilai 87.79%  dan  yang  terakhir  algoritma  Naive  Bayes dengan Nilai 84.70%.

## KESIMPULAN
Dalam    penelitian    ini    dilakukan pembuatan    model    menggunakan    algoritma Klasifikasi  yaitu Neural  Network ,  Naive  Bayes, Decesion  Tree ,  K-NN,  dan  Logistic  Regreesion menggunakan    data    pemasararan  pada  Bank. Algoritma Neural Network memiliki Akurasi yang lebih  tinggi  dengan  nilai  89.71%  dibandingan dengan 4 algoritma lain nya sedangkan di urutan ke  dua  yaitu  logistic  Regreesion  dengan  akurasi 89.32 % lalu Dececion Tree dengan nilai 89.10% lalu  disusul dengan algoritma K-NN dengan nilai 87.79% dan yang terakhir algoritma Naive Bayes dengan Nilai 84.70%. Dengan demikian algoritma Neural  network  dapat  memberikan  pemecahan untuk    permasalahan    dalam  mengidentifikasi
Tingkat  keberhasilan  Telemarketing  pada pemasaran Bank .
Pada kasus Prediksi Tingkat Keberhasilan Telemarketing Bank  menggunakan Algoritma  Klasifikasi data  Mining dapat diterapkan  pada  data  calon  nasabah    yang dihubungi  untuk  memprediksi  keberhasilan pemasaran pada bank. Berdasarkan data set yang penelitian  gunakan  ini  terbukti  bahwa  algoritma Neural  Network ternyata  lebih  akurat  bila dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lain nya. Hal ini terlihat dari hasil evaluasi yang telah dilakukan. Dengan hasil ini, menunjukkan bahwa Neural  Network  merupakan  metode  yang  cukup baik  dalam  prediksi  data  sehingga  dapat memberikan    hasil  untuk  permasalahan identifikasi calon nasabah.
Untuk  keperluan  penelitian  lebih  lanjut mengenai  komparasi  metode  klasifikasi  data mining dengan  menggunakan  data additiona l bank  Ini  maka  disarankan  untuk  melakukan penyeleksian  atribut,  dikarenakan    Atribut  pday dalam  metode  algoritma  tidak  berpengaruh  (hal ini  di  karenakan  nilai  nya  sama)  sehingga  bisa dianalisa  lebih  lanjut    apakah  atribut  tersbut diperlukan    atau  tidak.  Penelitian  semacam  ini dapat dikembangkan pada unit bisnis serupa atau yang lainnya. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan algoritma yang lain misalkan saja dengan metode  statistik  lainnya  seperti  Support  Vector Machine.

## DAFTAR  PUSTAKA
Diyah,  Puspitaningrum.  2006.  Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Gurenescu, 2011, Data maning : Concept and Techniques . Verlag berlin Heidelberg: Springer.
Ian  H.  Witten,  frank  Eibe,  and  Mark  A.  Hall, Data  Mining:  Practical  Machine Learning Tools and Techniques , 3rd ed., Asma  Stephan  and  Burlington,  Eds. United States
Liao. 2007. Recent Advances in Data Mining of Enterprise  Data:  Algorithms  and
Application . Singapore: World Scientific Publishing
Santosa,  B.  2007.  Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis. Jogyakarta: Graha Ilmu.
Shukla, A. Tiwari, R., & Kala, R. 2010. Real Life Application  of  Soft  Computing .  Taylor and Francis Groups, LLC.
Vercellis,  C.  2009. Business  Intelligent:  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making.  Southern  Gate :  John  Willey  & Sons Inc.
Wu,  Xindong  &  Kumar,  Vipin.  2009. The  Top Ten  Algorithms  in  Data  Mining.  Boca Raton : CRC Press
Zhang,  Guazhen,  Zhou,  faming,  etl.,  2008, Knowledge creation in marketing based on data mining, Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), 2008 International Conference  on    Page (s): 782 – 786

## BIODATA PENULIS
Sari  Dewi,  M.Kom  Lahir  di Cirebon  6  Juli  1989.  Lulus  S1 dari  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta  Program  Studi  Teknik Informatika  2013  dan  S2 STMIK  Nusa  Mandiri  Program Studi  Ilmu  Komputer  2015. Menjadi  pengajar  di  AMIK  BSI dan Pernah menulis pada jurnal paradigma