InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.13, no.2, Agustus 2023, 90-95 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Prediksi Peningkatan Jumlah Nasabah Deposito Berjangka Menggunakan Algoritma KNN,

## Decision Tree , Random Forest
Dan Xgboost
Nurlaelatul Maulidah 1*
1 Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kota Tegal Jl. Sipelem No.22, Kraton, Kec. Tegal Barat, Kota Tegal, Jawa Tengah 52112 *nurlaelatulmaulidah1@gmail.com
Abstrak :
Bank merupakan sebuah lembaga keuangan yang umumnya didirikan  untuk  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam bentuk  simpanan  dan  menyalurkan  kepada  masyarakat dalam  bentuk  kredit  atau  bentuk  lainnya  dengan  rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Pada penelitian ini, dilakukan  pengujian  empat  algoritma machine  learning yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree, Random
Forest dan XGBoost , untuk mengetahui dan membandingkan  tingkat  akurasi  dari  masing-masing algoritma  tersebut  dalam  melakukan  prediksi  terhadap peningkatan jumlah nasabah deposito berjangka bank. Pada penelitian ini dataset diperoleh dari UCI Machine Learning
Repository .  Data  yang  diperoleh  kemudian  diproses.  Dari hasil  pengujian didapatkan  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar 92,36% dengan menggunakan algoritma XGBoost .
This is an open access article under the CC BY-NC license
Keywords : Deposito Berjangka; KNN; Decision Tree; Random Forest; XGBoost;
Article history: Diserahkan 30 Agustus 2022 Direvisi 06 Juni 2023 Diterima 12 Juni 2023 Dipublikasi 15 Agustus 2023
DOI : 10.22441/incomtech.v13i3.16921

## 1. PENDAHULUAN
Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan,  dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  rangka  meningkatkan taraf  hidup  masyarakat [1] .  Bank  sebagai  lembaga  keuangan  akan  selalu  bersaing untuk mendapatkan kepercayaan dari masyarakat dan pengusaha pemilik modal agar menyalurkan  dananya  kepada  pihak  yang  memerlukan.  Masyarakat  maupun perusahaan sebagai pemilik dana mempunyai suatu keinginan, agar dana yang ada dapat berkembang. Bertambahnya nilai suatu dana merupakan suatu perkembangan yang diinginkan oleh para pemilik dana baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.
Di  tengah  pesatnya  perkembangan  penghimpunan  dana  dan  penyaluran  kredit perbankan,  pemerintah  mengeluarkan  kebijaksanaan  baru,  yang  bertujuan  untuk melengkapi dan menyempurnakan perkembangan dalam sektor perbankan.
Nasabah lebih memilih menginvestasikan kelebihan dananya pada tempat yang memberikan  keuntungan  yang  besar  di  sertai  dengan  rasa  aman.  Perbankan merupakan salah satu tempat popular menurut UU RI No 10 Tahun 1988 tanggal 10 November  1988  tentang  perbankan,  dapat  disimpulkan  bahwa  usaha  perbankan meliputi tiga kegiatan,yaitu menghimpun dana,menyalurkan dana, dan memberikan jasa bank lainnya.
Kegiatan  menghimpun  dan  menyalurkan  dana  bisa  diasumsukan  sebagai kegiatan  pokok  bank  sedangkan  memberikan  jasa  bank  lainnya  hanya  kegiatan pendukung.  Kegiatan  penghimpun  dana,  berupa  mengumpulkan  dana  dari masyarakat dalam bentuk simpanan giro, tabungan, dan deposito. Bank salah satu sarana yang memudahkan aktivitas masyarakat untuk menyimpan uang, dalam hal perniagaan  maupun  untuk  investasi  masa  depan.  Dalam  upaya  menarik  minat nasabah untuk berlangganan deposito berjangka di bank dilakukan berbagai upaya. Salah satunya yaitu pendekatan menggunakan Teknik telemarketing.
Deposito  adalah  simpanan  pihak  ketiga  pada  bank  yang  penarikannya  hanya dapat dillakukan dalam jangka waktu tertentu menurut perjanjian antara penyimpan (pihak  ketiga)  dengan  bank  yang  bersangkutan [1] .  Jadi,  Deposito  berjangka merupakan  salah  satu  produk  perbankan  yang  memiliki  jangka  waktu  untuk pengambilan  dana.  Jangka  waktu  penarikannya  sesuai  kesepakatan  yang  telah ditetapkan. Nasabah bebas menentukan waktu penarikannya sesuai keinginan atau kebutuhan mereka, mulai dari 1, 3, 6, dan 12 sampai 24 bulan.
Hal  inilah  yang  menjadi  landasan  masalah  bagi  penulis  dalam  melakukan penelitian  yaitu  mengenai  Prediksi  Jumlah  Nasabah  Deposito  Berjangka Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN), Decision  Tree,  Random Forest Dan XGBoost .

## 2. METODE
a. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-NN [2].
Sedangkan,  Menurut  Astuti  dan  Guntara  dalam  Isman,  Ahmad  dan  Latief  “ K- Nearest      Neighbor adalah      sebuah      metode      untuk  melakukan  Klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Data pembelajaran di proyeksikan  keruang berdimensi  banyak, dimana  masing  masing  dimensi merepresentasikan fitur dari data [3] ”.

## b. Decision Tree
Menurut  Arni  dalam  Sandag,  “Algoritma Decision  Tree adalah  metode pembelajaran  mesin  dalam  membuat  keputusan  menggunakan  model  seperti pohon. Decision  Tree juga  bisa  menyelesaikan  berbagai  alternatif  mengatasi masalah, juga terdapat faktor-faktor yang mempengaruhi perhitungan [4] ”. Jarak dalam Decision Tree dihitung menggunakan Entrophy dengan rumus:

## (1)
Keterangan: S : Himpunan kasus k : Jumlah partisi S Pj : Probabilitas yang didapat dari jumlah (Ya/Tidak) dibagi total kasus
c. Random Forest
Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang sangat baik dalam memecahkan masalah klasifikasi dan regresi [5].
Sedangkan,  Menurut  Saleh  dalam  Irawan,  et  al,  “Metode random  forest merupakan  pengembangan  dari  decision  tree  dimana  setiap decision  tree telah dilakukan proses pelatihan dengan menggunakan sampel individu. Random forest yang dihasilkan memiliki banyak tree dan setiap tree ditanam dengan cara yang sama. Seiring dengan bertambahnya dataset, maka tree juga ikut berkembang [6] ”. Sedangkan  Cutler  dan  Stevens  mengemukakan  bahwa Random  Forest adalah kumpulan dari pohon klasifikasi hasil dari sampling bootstrap data . Langkah awal dalam membangun model random forest yaitu menentukan nilai N sebagai jumlah decision tree yang dibangun. Pemilihan data yang digunakan untuk pembangunan tree menggunakan teknik bootstrap sample Teknik ini akan memilih sampel dari data  secara  acak  dan  dilakukan  secara  berulang  hingga    jumlah  sampel  pada bootstrap sample sama  dengan  jumlah  data  sebenarnya.    Tujuan  pemilihan  ini bukan untuk mencari kemungkinan terbaik dari split semua    data, namun hanya mencari kemungkinan terbaik dari split dari gen-gen yang terpilih [7].
d. XGBoost
XGboost merupakan salah satu metode boosting yaitu kumpulan decission tree yang pembangungan pohon berikutnya akan bergantung pada pohon sebelumnya. Pohon pertama dalam XGboost akan lemah dalam melakukan klasifikasi dengan inisialisasi probability yang  ditentukan  oleh  peneliti  dan  kemudian  akan dilakukan update bobot pada setiap pohon yang dibangun sehingga menghasilkan kumpulan pohon klasifikasi yang kuat. Prediksi dilakukan dengan menjumlahkan seluruh bobot yang ada di setiap pohon dan kemudian memasukkan nilai tesebut ke fungsi logistic [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Testing
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimen.  Pengumpulan  data  dalam penelitian ini meliputi studi literatur berupa buku, jurnal, dan karya ilmiah yang relevan dengan prediksi Peningkatan Jumlah Nasabah Deposito Berjangka dan dataset  yang  digunakan  adalah  Bank  Marketing  Dataset  dari  UCI  Repository Machine  Learning  ( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing ) , dimana terdapat 45211 record, 16 atribut dan 2 target kelas yang kemudian akan diolah menggunakan tool Google Colabs dan 80% data akan dibagi untuk data
training dan 20% untuk data testing dengan Python Programming menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Decision  Tree,  Random  Forest dan XGBoost . Pada  dataset  terdapat  16  atribut  antara  lain  :  age,  marital,  default, housing,  loan,  month,  duration,  campaign,  pdays,  previous, emp.var.rate, cons.price.idx, cons.conf.idx, euribor3m, nr.employed dan y.
Dalam  uji  coba  ini,  langkah-langkah  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  adalah eksplorasi dataset, preprocessing, pemodelan dan evaluasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
b. Hasil dan Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Data exploration (Pengumpulan Data)
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari UCI  Repository.
Dimana  datanya terdiri dari 45211  record  dengan  17  variabel  atau  atribut predictor.
b. Data Pre-processing
preprocessing adalah proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang  lebih  mudah  dipahami.  Proses  ini  penting  dilakukan  karena  data mentah  sering  kali  tidak  memiliki  format  yang  teratur.  Selain  itu, data mining juga tidak dapat memproses data mentah, sehingga data yang telah
melalui  proses preprocessing akan  lebih  mudah  untuk  diolah  dalam pengujian
c. Evaluation/Testing (Pengujian)
Pengujian dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN),  Decision  Tree,  Random  Forest dan XGBoost .  Masing-masing algoritma akan dilakukan pengujian menggunakan 80% data training dan 20% sebagai data testing .
d. Result (Hasil)
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui nilai akurasi dalam  memprediksi Peningkatan  Jumlah  Nasabah  Deposito  Berjangka Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN), Decision  Tree, Random Forest Dan XGBoost menggunakan Bank Marketing Dataset dari UCI Repository Machine Learning diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 1. Tabel Perbandingan Hasil Akurasi Algoritma Hasil Akurasi K-Nearest Neighbors (KNN) 90,96% Decision Tree 92,02% Random Forest 90,68% XGBoost 92,36%
Berdasarkan tabel perbandingan hasil akurasi diatas, nilai akurasi untuk model algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) sebesar 90,96%, nilai akurasi algoritma Decision Tree sebesar 92,02%, nilai akurasi algoritma Random Forest sebesar 90,68% dan nilai akurasi algoritma XGBoost sebesar 92,36%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  algoritma XGBoost memiliki  nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbors (KNN), Decision  Tree dan Random  Forest yaitu  sebesar 92,36%.  Nilai  akurasi  untuk  model  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN) sebesar 90,96%, nilai akurasi algoritma Decision Tree sebesar 92,02% dan nilai akurasi algoritma Random Forest sebesar 90,68%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  penerapan  algoritma  XGBoost  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi dalam memprediksi Peningkatan  Jumlah  Nasabah  Deposito  Berjangka  yang lebih  baik  dibandingkan  menggunakan  algoritma  yaitu  algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree dan Random Forest .

## REFERENSI
[1] Apriyani, “Analisis Pengaruh Perubahan Inflasi, Tingkat Suku Bunga Sbi, Dan Ihsg Terhadap Dana Pihak Ketiga Masyarakat Pada Perbankan Indonesia”, Jurnal Manajemen Bisnis , Vol. 10, No.2, pp. 193-204, 2021.
[2] Yahya dan Hidayanti, “Penerapan
Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk
KlasifikasiEfektivitas  Penjualan  Vape  (Rokok  Elektrik)  pada  Lombok  Vape  On”, Infotek  :
Informatika dan Teknologi , Vol. 3, No.2, pp. 104-114, 2020.
[3] Isman,  Ahmad  dan  Latief, “Perbandingan  Metode  KNN  Dan  LBPH  Pada  Klasifikasi  Daun Herbal”, Jurnal RESTI , Vol. 5, No.3, pp. 557-564, 2021.
[4] Sandag,  G.  A, “Model  Prediksi  Kemenangan  Tim  dalam  Game  League  of  Legend Menggunakan Algoritma Decision Tree”, Jurnal Komputer Terapan , Vol. 7, No.1, pp. 42-52, 2021.
[5] Rianto  dan  Yunis, “Analisis  Runtun  Waktu  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Dengan Model Random Forest”, Paradigma , Vol. 23, No.1, 2021.
[6] Irawan,  Perkasa,  Yurindra,  Wahyuningsih  dan  Helmud, “Perbandingan  Klassifikasi  SMS Berbasis  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes  Classifier,  Random  Forest  dan  Bagging Classifier”, Jurnal SISFOKOM , Vol. 10, No.3, pp. 432-437, 2021.
[7] R.  Chairunisa,  Adiwijaya  dan  W.  Astuti,  “Perbandingan  CART  dan  Random  Forest  untuk Deteksi Kanker berbasis Klasifikasi Data Microarray,” Jurnal Resti, Vol. 4 No. 5, 2020.
[8] M. Syukron, R. Santoso Dan T. Widiharih, “Perbandingan Metode Smote Random Forest Dan Smote Xgboost Untuk Klasifikasi Tingkat Penyakit Hepatitis C Pada Imbalance Class Data,”
Jurnal Gaussian, 2020.