## PREDIKSI KEBUTUHAN NASABAH DENGAN TEKNIK DATA MINING DALAM MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN BANK
1 Sanusi Amir, 2 Kusrini
Universitas Amikom Yogyakarta, Jurusan Teknik Informatika e-mail : 1 uci_mks2008@yahoo.com, 2 kusrini@amikom.ac.id
Intisari— Loyalitas  nasabah  dalam  menggunakan  produk  perbankan  merupakan  salah  satu  faktor  keberlangsungan  sebuah  Bank,  sehingga menuntut  pihak  manajemen  perbankan  berinovasi  untuk  meng- create produk  unggulan.  produk-produk  yang  dihasilkan  pun  berevolusi  dari produk  klasik  hingga  produk  digital  yang  memanfaatkan  perkembangan  teknologi.  tujuan  terpenting  adalah  meyakinkan  nasabah  untuk menggunakan  berbagai  produk  perbankan  yang  tentunya  sesuai  dengan  kebutuhan  nasabah. Database nasabah  merupakan  pasar  yang  ideal dalam menawarkan produk. Pemanfaatan data nasabah dengan teknik Data Mining dan Algoritma C.45 dapat membantu pihak Bank dalam memprediksi kebutuhan nasabah, karena teknik Data Mining dapat mengungkapkan pola-pola tersembunyi dari perilaku nasabah. Informasi pola-pola perilaku nasabah dimaksud dapat dijadikan modal utama oleh pemasaran Bank untuk memprediksi kebutuhan transaksi  keuangan dari nasabah .
Kata Kunci — Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, Nasabah, Prediksi.
Abstract —  Customer  loyalty  in  using  banking  products  is  one  of  the  sustainability  factors  of  a  Bank,  therefore  it  requires  banking management  to  innovatez  in  creating  superior  products.  The  products  produced  have  evolved  from  classic  products  to  digital  products  that utilize technological developments. The most important goal is to convince customers to use a variety of banking products that are certainly in line with customer needs. The customer database is an ideal market in offering products. The use of customer data with Data Mining and C4.5 Algorithm  techniques  can  help  the  Bank  predict  customer  needs,  because  Data  Mining  techniques  can  reveal  hidden  patterns  of  customer behavior.  Information  on  customer  behavior  patterns  can  be  used  as  the  main  capital  by  Bank  marketing  to  predict  customer  financial transaction needs.
Keywords — Data Mining, Algorithm C4.5, Decission Tree, Customer, Predict.

## I. PENDAHULUAN
Komitmen untuk terus menjadi yang terbaik dalam industri perbankan  merupakan  harapan  yang  ingin  diwujudkan  oleh setiap  bank  yang  beroperasi  di  tanah  air,  tentunya  dengan penerapan  strategi  yang  tepat  dalam  mewujudkannya. Ekspansi  kredit,    peningkatan  dana  pihak  ketiga  serta peningkatan  pendapatan  merupakan  indikator  penilaian kinerja  sebuah  bank.  Strategi  pemasaran  bank  pun  disusun oleh pihak manajemen pusat untuk dapat menjadi bank pilihan nasabah  dalam  melakukan  transaksi  keuangan.  Strategi ekspansi kredit dilakukan dengan cara menerbitkan kebijakan suku  bunga single digit  untuk  kredit  produktif,  promo berbagai  pilihan  suku  bunga  ( fix  rate )  dengan range jangka waktu  untuk  kredit  konsumtif  dan  biaya  administrasi  kredit yang  bervariasi  serta  konsistensi  waktu  proses  kredit  sesuai SLA  (s ervice  level  agreement )  yang  telah  ditentukan. Berbagai  jenis  produk  simpanan  dihasilkan  untuk  dapat meningkatkan  dana  pihak  ketiga.  Produk  simpanan  yang dihasilkan  berevolusi  dari  produk  transaksi  klasik  hingga transaksi  digital  yang  bertujuan  memudahkan  nasabah  dalam bertransaksi dimanapun dan kapanpun. Kecanggihan teknologi  yang  mendukung  transaksi  perbankan  merupakan
nilai tambah dalam mensosialisasikan produk kepada nasabah. Promosi  produk  simpanan  gencar  dilakukan  sebagai  sarana mensosialisasikan produk simpanan ke nasabah dengan tujuan nasabah dapat menggunakan produk dimaksud sehingga dapat meningkatkan dana pihak ketiga.
Hasil  ekspansi  kredit  akan  mendatangkan  pendapatan bunga, peningkatan dana pihak ketiga serta penggunaan kartu kredit akan menghasilkan pendapatan dari transaksi keuangan nasabah. Penyaluran kredit wajib perudent agar kualitas kredit berada dalam golongan lancar yang mempengaruhi pencadangan  biaya.  Pengumpulan  dana  pihak  ketiga difokuskan  pada  dana  murah  (tabungan  dan  giro)  sehingga beban  bunga  yang  diberikan  ke  nasabah  berada  dalam presentase rendah. Penerapan strategi pemasaran bank seperti yang  telah  dijelaskan  diatas  dapat  dikategorikan  sebagai strategi product  centric ,  dimana  pemasaran  lebih  difokuskan kepada penawaran produk, baik itu produk pinjaman maupun produk  simpanan.    Kondisi  yang  ditimbulkan  akibat penerapan strategi product centric adalah semakin terbukanya ruang  persaingan  dengan  bank  lain  karena  penerapan  strategi ini  akan  menggerakkan  tenaga  pemasaran  untuk  mencari nasabah  baru  serta  menawarkan  produk  bank  dan  tentunya akan berdampak pada kenaikan biaya operasional pemasaran.
Potensi  pasar  yang  sesungguhnya  berada  dalam  lingkungan bank  itu  sendiri  berupa database nasabah,  dengan database nasabah ini pihak manajemen dapat menganalisa pengetahuan yang  tersembunyi  untuk  mendukung  strategi  pemasaran  bank yang  berorientasi customer  centric ,  dimana  pemasaran  lebih difokuskan  pada  kebutuhan  nasabah.  Pemanfaatan database nasabah dapat menghasilkan informasi sebagai landasan pihak manajemen merumuskan strategi pemasaran bank.
dalam  penelitian  ini  penulis  mengeksplorasi  150  data nasabah  salah  satu  bank  (nama  bank  tidak  disebutkan  dalam penelitian  ini)  mencakup  total  saldo,  agama,  pendidikan, pekerjaan,  jenis  kelamin,  status  pernikahan,  jumlah  anak, dengan  metode data  mining disertai  penerapan  teknik  pohon keputusan  ( decision  tree) dengan  algoritma  C4.5  untuk mengetahui atribut yang paling berpengaruh dalam memprediksi  kebutuhan  nasabah existing terhadap  jenis produk pinjaman dan simpanan.

## A. Tinjauan Pustaka
Penelitian  pemanfaatan data  mining dalam  dunia perbankan  dilakukan  oleh  Zakirov  dan    Momtselidze  yang menegaskan  bahwa data  mining  dapat  diterapkan untuk keperluan Risk  Management,  Marketing,  Mobile  Banking Customer Relationship Management (CRM), Fraud
Detection, Cross-Selling [1].
Preethi  dan  Vijayalakshmi  [2]  mengungkapkan  bahwa data  mining memainkan  peran  penting  dalam  banyak organisasi.  Sangat  membantu  dalam  meneliti  data  yang dikumpulkan  dan  mengantarkannya  ke  dalam  pola  yang  bisa dimengerti.  Dalam  skenario  sekarang,  perbankan  merupakan sektor yang sedang berkembang dimana besarnya volume data elektronik  tersimpan.  Tugas  penting  di  bidang  perbankan adalah  menangani  transaksional  yang  besar  dan  pengambilan keputusan mengenai customer  retention , fraud detection , risk and  marketing  management .  Membuat  keputusan  secara manual  tentunya  memakan  waktu  dan  rawan  kesalahan. Dengan menggunakan beberapa teknik data mining pola dan basis pengetahuan yang tersembunyi dapat diketahui.
Zorić  meneliti  penggunaan data  mining dalam  industri perbankan dengan metode neural network untuk memprediksi nasabah  yang  beresiko  meninggalkan  layanan  sebuah  bank dan  menganalisa  apakah  nasabah  tertentu  layak  untuk dipertahankan.  Dalam  melakukan  penelitian  digunakan perangkat  lunak alyuda  neurointeligence yang  mampu menjalankan proses metode neural network . Proses penelitian diawali  dengan  definisi  masalah  dimana  masalah  bisnis  yang spesifik  diterjemahkan  ke  dalam  masalah data  mining .  Data yang  telah  dikumpulkan  ditransformasikan  menjadi  format yang  ditentukan  untuk  selanjutnya  dilakukan  proses pembersihan  data  (menghapus  data  yang  tidak  relevan  dan tidak  akurat).  Persiapan  data  dilakukan  beberapa  kali  dan tidak  dalam  urutan  yang  ditentukan.  Fase  persiapan  data  bisa memakan waktu hingga 80% dari semua waktu analisis karena kualitas data merupakan tantangan utama dalam data mining . Selanjutnya  teknik  permodelan  dipilih  dan  diterapkan.  Hasil data  mining disajikan  kepada  pengguna  secara  visual,  karena teknik visualisasi lebih efektif dalam memahami output. Hasil
penelitian  menunjukkan  bahwa  nasabah  yang  menggunakan lebih banyak layanan bank (produk) lebih loyal [3].
Referensi [4] menunjukan bahwa Khodamoradi dan Mosa meneliti  resiko  kecurangan  dan  resiko  kredit  pada  bank dengan  mempertimbangkan  besarnya  volume  data  yang dihasilkan  oleh  bank,  dibutuhkan  model  analisa  yang  sesuai untuk pengambilan keputusan. Hasil penelitian ini menegaskan  bahwa  bank  sebagai  lembaga  keuangan memerlukan proses manajemen resiko dan data mining adalah alat yang paling penting untuk mengevaluasi, mengidentifikasi dan memprediksi berbagai resiko di depan.
Strategi  pemasaran  bank  tergantung  pada  pemanfaatan data elektonik nasabah yang sangat besar. Ukuran sumber data ini  tidak  mungkin  bagi  seorang  analis  manusia  untuk menghasilkan  informasi  menarik  yang  akan  membantu pengambilan  keputusan.  Model data  mining sepenuhnya membantu  dalam  proses  ini.  Penelitian  ini  memperkenalkan analisis dan penerapan teknik yang paling penting dalam data mining : multilayer perception neural network (MLPNN), tree augmented  naïve  bayes (TAN) known  as  bayesian  networks , nominal  regression  or  logistic  regression (LR),  and ross quinlan  new  decision  tree  model (C5.0).  Tujuannya  adalah meningkatkan efektifitas strategi pemasaran dengan mengidentifikasi  karakteristik  utama  yang  mempengaruhi keberhasilan  (produk  deposit  yang  digunakan  oleh  nasabah) berdasarkan MLPNN, TAN, LR dan C5.0.  Hasil eksperimen menunjukkan,  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  keberhasilan model  ini  dalam  memprediksi  strategi  pemasaran  terbaik kepada nasabah untuk menggunakan produk deposit [5].
Pemasaran  dengan  pemanfaatan  database  merupakan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan. Organisasi perusahaan harus menyimpan data pelanggan dan mengembangkan  kapasitas  untuk  dianalisis.  Salah  satu transaksi  yang  telah  otomatis  adalah customer  relationship management (CRM). Dalam penelitian ini teknik data mining digunakan  untuk  menentukan  pelanggan  dan  segmen  pasar yang  akan  merespons  penawaran  oleh  perusahaan. Penelitian ini  mengandalkan  data  konsumen  digabungkan  secara elektronik  melalui  proses customer  relationship  management (CRM).  Penelitian  ini  mencoba  untuk  memperbaiki  kinerja algoritma klasifikasi  yang digunakan di  bank berupa prediksi respons  pemasaran  nasabah  dengan  menggunakan random forest  ensemble .  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk memodelkan  dataset  bank  meliputi logistic  regression, decision  tree,  naïve  bayes  and  the  random  forest  ensemble menggunakan  aplikasi data  mining  orange 3.2.  hasil  metode eksperimental menunjukan bahwa features duration, poutcome,  contact,  month  and  housing adalah  fitur  yang paling  penting  berkontribusi  pada  suksesnya  strategi pemasaran nasabah bank untuk menggunakan produk deposit . Penelitian ini juga mengungkapkan bahwa durasi panggilan ke nasabah,  penggunaan  ponsel  berkontribusi  positif  terhadap keberhasilan strategi pemasaran [6].

## 1) Data Mining
Referensi  [7]  menunjukan  bahwa, data  mining adalah proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik
pembelajaran komputer ( machine learning) untuk menganalisa  dan  mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge) secara otomatis. Definisi lain diantaranya adalah pembelajaran berbasis  induksi  ( induction-based  learning) adalah  proses pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum  yang  dilakukan dengan  cara  mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari konsep-konsep  yang  akan  dipelajari. knowledge  discovery  in databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada data  mining .  Dalam  konteks  ini data  mining merupakan  satu langkah dari KDD. Data mining merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru yang sahih (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti  dalam  suatu database yang sangat besar ( massive databases).
 Sahih:  dapat  digeneralisasi  untuk  masa  yang  akan datang.
 Baru : apa yang sedang tidak diketahui.
 Bermanfaat:  dapat  digunakan  untuk  melakukan  suatu tindakan.
 Iteratif:  memerlukan sejumlah proses yang diulang.
 Interaktif:  memerlukan  interaksi  manusia  dalam prosesnya.
Data  Mining berisi  pencarian  trend  atau  pola  yang diinginkan dalam database besar untuk membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. Pola-pola ini  dikenali  oleh  perangkat  tertentu  yang  dapat  memberikan suatu  analisa  data  yang  berguna  dan  berwawasan  yang kemudian  dapat  dipelajai  dengan  lebih  teliti,  yang  mungkin saja  menggunakan  perangkat  pendukung  keputusan  yang lainnya.
Tahapan  proses  dalam  penggunaan data  mining yang merupakan knowledge  discovery in databases (KDD)  dapat diuraikan sebagai berikut:
 Memahami  domain  aplikasi  untuk  mengetahui  dan menggali  pengetahuan  awal  serta  apa  sasaran pengguna.
 Membuat  target  data-set  yang  meliputi  pemilihan  data dan fokus pada sub-set data.
 Pembersihan  dan  transformasi  data  meliputi  eliminasi derau, outliers , missing value serta pemilihan fitur dan reduksi dimensi.
 Penggunaan  algoritma data  mining yang  terdiri  dari asosiasi, sekuensial, klasifikasi, klasterisasi, dll.
 Interpretasi, evaluasi dan visualisasi pola untuk melihat apakah  ada  sesuatu  yang  baru  dan  menarik  dan dilakukan iterasi jika diperlukan.
Beberapa teknik dan sifat data mining adalah sebagai berikut :
 Classification [ Predictive ]
Klasifikasi adalah menentukan sebuah record data baru ke salah  satu  dari  beberapa  kategori  (atau  klas)  yang  telah didefinisikan  sebelumnya.  Disebut  dengan  ‘ supervised learning’.
 Clustering [ Descriptive ]
Mempartisi  data-set  menjadi  beberapa  sub-set  atau kelompok  sedemikian  rupa  sehingga  elemen-elemen  dari suatu  kelompok  tertentu  memiliki  set  properti  yang  dishare bersama,  dengan  tingkat  similaritas  yang  tinggi  dalam  suatu
kelompok dan tingkat similaritas antar kelompok yang rendah. Disebut juga dengan ‘ unsupervised learning’ .  Association Rule Discovery [ Descriptive ]
Mendeteksi  kumpulan  atribut-atribut  yang  muncul bersamaan  dalam  frekuensi  yang  sering,  dan  membentuk sejumlah  kaidah  dari  kumpulan-kumpulan  tersebut.  Contoh  : 9% orang yang berbelanja di suatu supermarket yang membeli roti  juga  membeli  selai,  dan  6%  dari  semua  orang  yang berbelanja membeli keduanya.
 Sequential Pattern Discovery [ Descriptive ] Mencari  sejumlah event yang  secara  umum  terjadi bersama-sama.  Contoh,  dalam  satu  set  urutan  DNA,  ACGTC diikuti  oleh  GTCA  setelah  suatu  celah  selebar  9  dengan probabilitas sebesar 3%..
 Regression [Predictive]
Memprediksi  nilai  dari  suatu  variabel  kontinyu  yang diberikan  berdasarkan  nilai  dari  variabel  yang  lain,  dengan mengasumsikan  sebuah  model  ketergantungan  linier  atau nonlinier.  Teknik  ini  banyak  dipelajari  dalam  statistika, bidang jaringan saraf tiruan ( neural network) .  Deviation Detection [ Predictive ]
Data  mining sebagai  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data  yang  besar. data  mining juga  dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan informasi  baru  yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang membantu  dalam  pegambilan  keputusan.  Istilah data  mining kadang  disebut  juga knowledge  discovery. Pekerjaan  yang berkaitan  dengan data  mining dapat  dibagi  menjadi  :  model prediksi  ( prediction  modelling) ,  analisis  kelompok  ( cluster analysis) ,  analisis  asosiasi  ( association  analysis) ,  deteksi anomali ( anomaly detection) [8].
Menurut  (Fayyad  et  al.,  1996)  dalam  [9], data  mining adalah  analisis  terhadap  proses  penemuan  pengetahuan  di dalam basis data atau knowledge discovery in databases yang disingkat KDD. Pengetahuan bisa berupa pola data atau relasi antar  data  yang valid (yang  tidak  diketahui  sebelumnya). Secara  umum,  kegunaan data  mining dapat  dibagi  menjadi dua:  deskriptif  dan  prediktif.  Deskriptif  berati data  mining digunakan  untuk  mencari  pola-pola  yang  dapat  dipahami manusia  yang  menjelaskan  karakteristik  data.  Sedangkan prediktif  berarti data  mining digunakan  untuk  membentuk sebuah  model  pengetahuan  yang  akan  digunakan  untuk melakukan prediksi.

## 2) Pohon Keputusan
Haryanto  dan  Hansun  [10]  dalam  bukunya  Slamet,  A., mengatakan  Pohon  keputusan  adalah  metode  klasifikasi  dan prediksi  yang  sudah  terbukti powerfull dan  sangat  terkenal. Metode  ini  berfungsi  untuk  mengubah  fakta  menjadi  pohon keputusan  yang  merepresentasikan  aturan  yang  dapat  mudah dimengerti dengan bahasa alami. Proses dari pohon keputusan ini  dimulai  dari node akar  hingga node daun  yang  dilakukan secara  rekursif  dimana  setiap  percabangan  menyatakan kondisi dan setiap ujung pohon akan menyatakan keputusan.
Berdasarkan  apa  yang  ditulis  oleh  Triisant  dalam  jurnal Haryanto dan Hansun, pohon keputusan ini memiliki beberapa kekurangan dan kelebihan, yakni:
 Kelebihan Pohon Keputusan:
 Daerah  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  dapat diubah menjadi sederhana.
 Dapat  menghilangkan  perhitungan  yang  tidak  penting karena  proses  pengujian  hanya  berdasarkan  kriteria yang diperlukan saja.
 Proses pemilihan fitur dari internal node yang berbeda lebih  fleksibel.  Fitur  yang  telah  dipilih  ini  akan menjadi  pembeda  antara  kriteria  yang  satu  dengan kriteria lainnya.
 Metode ini dapat menghindari munculnya permasalahan  dengan  cara  menggunakan  kriteria dengan  jumlah  yang  sedikit  pada node  internal tanpa mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
 Kekurangan Pohon Keputusan :
 Dapat  terjadi overlap apabila  hasil  keputusan  dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal ini  juga  dapat  berakibat  bertambahnya  waktu  yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dan  jumlah memori yang dibutuhkan semakin tinggi.
 Akumulasi  jumlah error dari  setiap  tingkat  pohon keputusan besar.
 Mendesain pohon keputusan yang optimal sulit.
 Kualitas  keputusan  yang  didapatkan  sangat  tergantung dengan bagaimana pohon tersebut didesain.
Referensi  [7]  menunjukan  bahwa  Pohon  keputusan merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi untuk  sejumlah  kelas  berhingga,  dimana  simpul  internal maupun  simpul  akar  ditandai  dengan  nama  atribut,  rusuk- rusuknya  diberi  label  nilai  atribut  yang  mungkin  dan  simpul daun ditandai dengan kelas-kelas yang berbeda.
Gambar 1. Contoh Pohon Keputusan Untuk Klasifikasi Mamalia

## 3) Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan untuk melakukan proses klasifikasi data dengan menggunakan teknik  pohon  keputusan.  Algoritma  C4.5  merupakan  ekstensi
dari  algoritma  ID3  dan  menggunakan  prinsip decision  tree . Algoritma  ini  sudah  sangat  terkenal  dan  disukai  karena memiliki  banyak  kelebihan.  Kelebihan  ini  misalnya  dapat mengolah  data  numerik  dan  diskret,  dapat  menangani  nilai atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah diinterpretasikan dan performanya merupakan salah satu yang tercepat  dibandingkan  dengan  algoritma  lain.  Ide  dasar  dari algoritma ini adalah pembuatan pohon keputusan berdasarkan pemilihan atribut  yang  memiliki prioritas tertinggi  atau dapat disebut memiliki nilai gain tertinggi berdasarkan nilai entropy atribut  tersebut  sebagai  poros  atribut  klasifikasi.  Kemudian secara  rekursif  cabang-cabang  pohon  diperluas  sehingga seluruh  pohon  terbentuk.  Menurut  kamus  IGI  Global ( International  Publisher  of  Progressive  Academic ), entropy adalah jumlah data yang tidak relevan terhadap informasi dari suatu kumpulan data. Gain adalah informasi yang didapatkan dari  perubahan entropy pada  suatu  kumpulan  data,  baik melalui  observasi  atau  bisa  juga  disimpulkan  dengan  cara melakukan partisipasi terhadap suatu set data [10].
Menurut  (Jefri,  2013)  dalam  jurnal  [10],  Terdapat  empat langkah  dalam  proses  pembuatan  pohon  keputusan  pada algoritma C4.5, yaitu:
 Memilih atribut sebagai akar
 Membuat cabang untuk masing-masing nilai
 Membagi setiap kasus dalam cabang
 Mengulangi proses dalam setiap cabang sehingga semua kasus dalam cabang memiliki kelas yang sama.
Menurut  (Jiandi,2016)  dalam  jurnal  [10],  data  yang dimiliki  harus  disusun  menjadi  sebuah  tabel  berdasarkan kasus  dan  jumlah  responden  sebelum  dilakukan  perhitungan untuk mencari nilai entropy dan gain .
Entropy ( S ) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
( 1 )
Rumus  (1)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam perhitungan entropy yang digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif  atribut tersebut. Berikut keterangannya:
S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i
Gain ( S , A)= 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ | 𝑆𝑖 𝑆 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Rumus  (2)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam perhitungan  gain  setelah  melakukan  perhitungan  entropy. Berikut keterangannya:
S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi atribut A | Si | : Jumlah kasus pada partisi ke-i | S | : Jumlah kasus dalam S Root Node mammals Non- mammals Non- mammals Cold Warm Internal Node Yes No Leaf Nodes Body Temperature Gives Birth
Dengan  mengetahui  rumus–rumus  diatas,  data  yang  telah diperoleh  dapat  dimasukkan  dan  diproses  dengan  algoritma C4.5 untuk proses pembuatan pohon keputusan.
Algoritma  C4.5  berfungsi  untuk  pembentukan  pohon keputusan.  Perhitungan  dimulai  dari  menghitung  banyaknya jumlah  atribut  dan  menentukan  atribut  mana  yang  akan digunakan  sebagai  akar  dari  pohon  keputusan.  Selanjutnya akan  dilakukan  perhitungan entropy dan gain untuk menentukan leaf dari  pohon  keputusan  tersebut.  Setelah semua  perhitungan  selesai  dilakukan,  pohon  keputusan  dapat dibentuk  berdasarkan  nilai gain yang  telah  dihitung sebelumnya . Atribut  dengan  nilai gain tertinggi  akan  terletak pada prioritas yang lebih tinggi dan memiliki kedudukan yang lebih tinggi juga pada pohon keputusan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Jenis, Sifat, dan Pendekatan Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  tindakan,  karena  peneliti memonitoring  alur  kerja  pada  unit  pemasaran  hingga memperoleh  data  nasabah  untuk  dilakukan  analisa.  Sifat penelitian deskriptif, yaitu mendeskripsikan kegiatan penelitian  dari  tahap  awal,  analisa  data  nasabah  hingga memprediksi jenis produk simpanan dan pinjaman yang dapat ditawarkan  kepada  nasabah  berdasarkan  data  nasabah  bank. Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian kualitatif yaitu penerapan metode Pohon Keputusan ( decission tree) dengan  algoritma  C4.5  dalam  memanfaatkan  database nasabah  untuk  memprediksi  jenis  produk  simpanan  dan pinjaman yang dapat ditawarkan.

## B. Metode Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan data nasabah  yang  diperoleh  melalui  pemanfaatan tools internal bank (nama bank tidak disebutkan dalam penelitian ini)

## C. Metode Analisis Data
Proses  analisis  data  yang  dilakukan  dapat  dirincikan sebagai berikut:
 Integrasi data
Mengkombinasikan  atau  mengintegrasikan  data  karena penggunaan tools internal  bank  menghasilkan  data  dengan kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  terpisah  antara  satu  data dengan yang lainnya.
 Seleksi data Mengambil data-data sesuai dengan kriteria yang dijadikan dasar pengujian
 Analisa data
Analisa  data  dilakukan  dengan  teknik data  mining model pohon  keputusan    C  4.5  untuk  memprediksi  jenis  produk simpanan dan pinjaman.
Tahapan  awal  pengujian  yaitu  ditetapkan  jenis-jenis produk simpanan dan pinjaman yang dijadikan acuan prediksi hasil pengujian data.
TABEL I JENIS-JENIS PRODUK SIMPANAN DAN PINJAMAN
Jenis Produk Simpanan Pinjaman Deposito Pegawai Giro Anak Dolar Prioritas Haji Pensiun perumahan pegawai pensiun modal kerja / Investasi multiguna Kredit usaha rakyat TABEL II

## SKENARIO PENGUJIAN DATA
Nama Status Pekerjaan Prediksi Produk Simpanan Pinjaman AAAA K PNS Anak pensiunan Giro Pegawai Perumahan Pensiun BBBB TK Swasta Giro Deposito Pensiun Kredit usaha rakyat Modal kerja/Investasi Perumahan
 Menarik kesimpulan
Kesimpulan  didasari  pada  hasil  akhir  prediksi  produk pinjaman  dan  simpanan,  dimana  kombinasi  dari  beberapa atribut  data-data  nasabah  dapat  menghasilkan  prediksi multi produk pinjaman dan simpanan yang dapat ditawarkan

## D. Alur Penelitian
Alur penelitian dapat diuraikan sebagai berikut:
Gambar 2. Alur Penelitian Study Pustaka
Memahami  teknik data  mining dengan  metode  pohon  keputusan serta penerapan algoritma C 4.5
Observasi  Mengamati  alur  kerja  pada  unit pemasaran.Memperoleh informasi  mengenai  penentuan produk    yang  akan  ditawarkan kepada nasabah .  Pemanfaatan tool internal  bank untuk memperoleh data penelitian Analisis
 Memahami alur pembuatan pohon  keputusan,  perhitungan algoritma C4.5
Permodelan  Penerapan algoritma C4.5
 Pembuatan  pohon  keputusan untuk  jenis  produk  pinjaman/ simpanan  berdasarkan  atribut- atribut tertentu dari data nasabah
Perancangan  pemilihan perangkat lunak untuk pembuatan mini tool .  Mendesain  mini tool, inputan data  nasabah  (atribut  acuan), keluaran  berupa  prediksi  jenis produk
Pengujian
Penginputan data-data nasabah sesuai atribut yang ditetapkan pada mini tools untuk  memprediksi produk pinjaman dan simpanan
Implementasi
Mengaplikasikan  mini tools pada unit pemasaran

## DATA NASABAH
No CIF Nama Total Saldo Tgl Lahir Agama Pendidikan Pekerjaan Jenis Kelamin … 1 222222 2 Sanusi 137.591.322 29/12/1972
Islam S1
Pegawai BUMN/B UMD W … … …. …. … …. … … …. …. … … … 150 xxxxxx William 137.635.131 02/02/1964 Kristen S1 Pegawai Negeri W … TABEL III LANJUTAN … Status Jml Anak Jumlah Account Telp Alamat … L 0 1 0911352677 Kayu Putih – Ambon … … …. … … … … … L 0 1 0911352601 Karpan -Ambon TABEL IV

## NILAI ATRIBUT DATA NASABAH
Atribut Total Saldo Agama Pendidikan Pekerjaan Jenis Kelamin Status <=250 Juta Islam SD Pegawai Negeri W (Wanita) Menikah (M) > 250 Juta s.d <=500 Juta Kristen SMP Pegawai Swasta P (Pria) Lajang (L) > 500 Juta s.d <=750 Juta Katolik SMA Pegawai BUMN/BUMD Janda (J) >750 Juta s.d <=1M D3 Wiraswasta >1M S1 Ibu Rumah Tangga S2 Dokter Nilai S3 Dosen/Guru Swasta Dosen/Guru Negeri Pensiunan
Pejabat Negara Pengusaha Pedagang TNI/Polri Petani/Nelayan Profesi Pelajar/Mahasiswa

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Database nasabah  Bank  yang  menjadi  data  dalam penelitian ini terdiri dari 150 data nasabah dengan rincian field berupa  CIF,  nama  nasabah,  total  saldo,  tanggal  lahir,  agama, pendidikan,  pekerjaan,  jenis  kelamin,  status,  jumlah  anak, jumlah account , nomor telepon, alamat. dalam pengujian data menggunakan algoritma C4.5 disertai teknik pohon keputusan. field data  nasabah  yang  digunakan  untuk  memprediksi kebutuhan  nasabah  adalah  :  total  saldo,  agama,  pendidikan, pekerjaan, jenis kelamin, status.

## A. Perhitungan Nilai Entropy
Perhitungan Entropy sesuai  persamaan  (1)  untuk  produk pinjaman dan simpanan sebagai berikut:
TABEL V PERHITUNGAN NILAI ENTROPY UNTUK PRODUK PINJAMAN
Total Kasus Perumahan
Entropy Sum (Ya) Sum (Tidak) 150 53 97 0.9370098 =(-(53/150)*LOG2(53/150)) + (-(97/150)*LOG2(97/150)) =(-(0.3533333)*LOG2(0.3533333)) + (-(0.6466667)*LOG2(0.6466667)) =(-(0.3533333)*(-1.5008982)) + (-(0.6466667)*(-0.6289058)) =0.9370098 Pegawai 150 70 80 0.9967916 =(-(70/150)*LOG2(70/150)) + (-(80/150)*LOG2(80/150)) =(-(0.4666666)*LOG2(0.4666666)) + (-(0.5333333)*LOG2(0.5333333)) =(-(0.4666666)*(-1.0995356)) + (-(0. 5333333)*(-0.9068905)) =0.9967916
TABEL V LANJUTAN Total Kasus Pensiun Entropy Sum (Ya) Sum (Tidak) 150 30 120 0.7219281 =(-(30/150)*LOG2(30/150)) + (-(120/150)*LOG2(120/150)) =(-(0.2)*LOG2(0.2)) + (-(0.8)*LOG2(0.8)) =(-(0.2)*(-2.3219280)) + (-(0.8)*(-0.3219280)) =0.7219281 Modal Kerja & Investasi 150 65 85 0.9871378 =(-(65/150)*LOG2(65/150)) + (-(85/150)*LOG2(85/150)) =(-(0.4333333)*LOG2(0.4333333)) + (-(0.5666666)*LOG2(0.5666666)) =(-(0.4333333)*(-1.2064508)) + (-(0.5666666)*(-0.8194277)) =0.9871378 Multiguna 150 139 11 0. 3782416 =(-(139/150)*LOG2(139/150)) + (-(11/150)*LOG2(11/150)) =(-(0.9266666)*LOG2(0.9266666)) + (-(0.7333333)*LOG2(0.7333333)) =(-(0.9266666)*(-0.1098776)) + (-(0.7333333)*(-3.7693870)) =0.3782416 KUR 150 58 92 0. 9626147 =(-(58/150)*LOG2(58/150)) + (-(92/150)*LOG2(92/150)) =(-(0.3866666)*LOG2(0.3866666)) + (-(0.6133333)*LOG2(0.6133333))
=(-(0.3866666)*(-1.3708376)) + (-(0.6133333)*(-0.7052567)) =0.9626147

## TABEL VI PERHITUNGAN NILAI ENTROPY UNTUK PRODUK SIMPANAN
Total Kasus Deposito Entropy Sum (Ya) Sum (Tidak) 150 99 51 0.9248187 =(-(99/150)*LOG2(99/150)) + (-(51/150)*LOG2(51/150)) =(-(0.66)*LOG2(0.66)) + (-(0.34)*LOG2(0.34)) =(-(0.66)*(-0.5994620)) + (-(0.34)*(-1.5363933)) =0.9248187 Pegawai 150 70 80 0.9967916 =(-(70/150)*LOG2(70/150)) + (-(80/150)*LOG2(80/150)) =(-(0.4666666)*LOG2(0.4666666)) + (-(0.5333333)*LOG2(0.5333333)) =(-(0.4666666)*(-1.0995356)) + (-(0.5333333)*(-0.9068905)) =0.9967916 Giro 150 99 51 0.9248187 =(-(99/150)*LOG2(99/150)) + (-(51/150)*LOG2(51/150)) =(-(0.66)*LOG2(0.66)) + (-(0.34)*LOG2(0.34)) =(-(0.66)*(-0.5994620)) + (-(0.34)*(-1.5363933)) =0.9248187 Anak 150 135 15 0.4689956 =(-(135/150)*LOG2(135/150)) + (-(15/150)*LOG2(15/150)) =(-(0.9)*LOG2(0.9)) + (-(0.1)*LOG2(0.1)) =(-(0.9)*(-0.1520030)) + (-(0.1)*(-3.3219280)) =0.4689956 Dolar 150 98 52 0.9310558 =(-(98/150)*LOG2(98/150)) + (-(52/150)*LOG2(52/150)) =(-(0.65)*LOG2(0.65)) + (-(0.35)*LOG2(0.35)) =(-(0.65)*(-0.6141088)) + (-(0.35)*(-1.5283789)) =0.9310558 Prioritas 150 52 98 0.9310558 =(-(52/150)*LOG2(52/150)) + (-(98/150)*LOG2(98/150)) =(-(0.35)*LOG2(0.35)) + (-(0.65)*LOG2(0.65)) =(-(0.35)*(-1.5283789)) + (-(0.65)*(-0.6141088)) =0.9310558
TABEL VI LANJUTAN
Total Kasus Haji
Entropy Sum (Ya) Sum (Tidak) 150 73 77 0.999487 = (-(73/150)*LOG2(73/150)) + (-(77/150)*LOG2(77/150)) = (-(0.486666667)*LOG2(0.486666667))+ (-(0.5133333)*LOG2(0.5133333)) = (-(0. 486666667)*(-1.0389941)) + (-(0. 5133333)*(-0.9620321)) =0.999487 Pensiun 150 72 78 0.9988455 = (-(72/150)*LOG2(72/150)) + (-(78/150)*LOG2(78/150)) = (-(0.48)*LOG2(0.48))+(-(0.5133333)*LOG2(0.5133333)) = (-(0.52)*(-1.0588936)) + (-(0.52)*(-0.9434164)) =0.9988455

## B. Hasil Perhitungan Entropi dan Gain Seluruh Nilai Atribut
TABEL VII

## PERBANDINGAN NILAI GAIN TERBESAR
TABEL VII LANJUTAN
………. Jenis Produk Atribut Pekerjaan Jenis Kelamin Status Pinjaman: ………. Perumahan 0.5112589 0.0064872 0.0515646 ………. Pegawai 0.9967916 0.0007470 0.0079294 ………. Pensiun 0.3780466 0.0082407 0.0208079 ………. KMK/KI 0.9283850 0.0006358 0.0391760 ………. Multiguna 0.3782416 0.0687464 0.0038280 ………. KUR 0.9626147 0.0101559 0.0302746 Simpanan: ………. Deposito 0.1044338 0.0013625 0.0536031 ………. Pegawai 0.9967916 0.0007470 0.0402945 ………. Giro 0.1044338 0.0013625 0.0536031 ………. Anak 0.0997059 0.0052951 0.4689956 ………. Dolar 0.1106709 0.0024625 0.0525562 ………. Prioritas 0.1186253 0.0024625 0.0239474 ………. Haji 0.1470731 0.0066336 0.0033602 ………. Pensiun 0.9988455 0.0004004 0.0378342
Hasil  perhitungan  atribut,  nilai,  banyaknya  kejadian  nilai, entropi dan gain Untuk setiap produk Pinjaman dan simpanan sesuai  persamaan  (2)  akan  menghasilkan  nilai  gain  terbesar
Jenis Produk Atribut Total Saldo Agama Pendidikan …….. Pinjaman: Perumahan 0.3147238 0.0274458 0.1505943 …….. Pegawai 0.0358525 0.0205552 0.2383941 …….. Pensiun 0.0281809 0.0626893 0.0895250 …….. KMK/KI 0.0409646 0.0350216 0.1976897 …….. Multiguna 0.0114408 0.0067973 0.0989723 …….. KUR 0.0377902 0.0252171 0.1313053 …….. Deposito 0.9248187 0.0031641 0.0372458 …….. Pegawai 0.0358525 0.0205552 0.2383941 …….. Giro 0.9248187 0.0031641 0.0372458 …….. Anak 0.0707965 0.0046859 0.0585494 …….. Dolar 0.8845103 0.0045579 0.0333379 …….. Prioritas 0.9310558 0.0261602 0.0353117 …….. Haji 0.0246883 0.9994870 0.0846128 …….. Pensiun 0.0188859 0.0346801 0.1919196 ……..
yang  menjadi  node  dalam  pembentukan  pohon  keuputusan. Berdasarkan  data  perbandingan  nilai  gain  pada  tabel  VII  dan grafik  perbandingan  pada  gambar  3  terlihat  atribut  pekerjaan merupakan  atribut  yang  memiliki jumlah  frekuensi  terbanyak sebagai node dalam pembentukan pohon keputusan.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Nilai Gain Terbesar

## C. Tools Prediksi Kebutuhan Nasabah
Tools prediksi  dibuat  dengan  menggunakan  VBA  Excel ( Visual  Basic  For  Application ).  Penentuan  fasilitas  produk pinjaman  dan  simpanan  didasarkan  pada  hasil  penerapan algoritma C4.5 dan pohon keputusan.
Sebagai  contoh,  dilakukan  penginputan  data  pada  atribut yang  menjadi  dasar  pengujian  :  total  saldo  756.000.000, agama  islam,  pekerjaan  pegawai  swasta,  jenis  kelamin  pria,  status  menikah,  jumlah  anak  2. Tools prediksi akan  menghasilkan  produk  yang  dapat  ditawarkan  kepada nasabah berupa pinjaman  perumahan, pegawai, multiguna, simpanan  deposito,  pegawai,  giro,  anak,  dolar,  prioritas, haji, pensiun. Hasil prediksi terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Contoh Simulasi Prediksi Kebutuhan Nasabah

## IV. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  terhadap  150  data  nasabah dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  disertai  pembentukan pohon keputusan, terlihat bahwa atribut pekerjaan merupakan atribut  yang  paling  berpengaruh  (nilai  gain  terbesar)  diantara atribut-atribut  lainnya,  karena  memiliki  jumlah  frekuensi terbanyak sebagai node dalam pembentukan pohon keputusan. Mini tools prediksi  kebutuhan  nasabah  yang  didesain berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma  C4.5
sangat  berguna bagi  staff pemasaran dalam  menentukan jenis produk yang ditawarkan kepada nasabah.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  alangkah  baiknya digunakan  data  nasabah  dalam  jumlah  yang  lebih  besar  agar lebih maksimal dalam proses pengujian data. Proses cleansing data dilakukan secara  berkala  agar tidak terdapat nilai  atribut yang  kosong  serta tools prediksi  dikembangkan  mengikuti perkembangan  teknologi  dan  terkoneksi  langsung  pada database  nasabah core banking  system agar memperoleh data yang update dalam proses prediksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih penulis ucapkan kepada pihak APTIKOM  yang telah  menyelenggarakan  pendidikan  jarak  jauh  (PJJ),  Ibu Kusrini  sebagai  dosen  pembimbing,  teman-teman  PJJ angkatan 4 dan STIKOM Ambon atas kerjasamanya.

## REFERENSI
[1] Zakirov    D.,  Momtselidze    N.,  “Application  of  Data  Mining  in  the Banking  Sector”, Journal  of  Technical  Science  and  Technologies , ISSN 2298-0032,  Vol. 4  Issue 1, 2015.
[2] Preethi  M.,  Vijayalakshmi  M.,  “Data  Mining  In  Banking  Sector”, International  Journal  of  Advanced  Networking  &  Applications (IJANA), Vol. 08 Issue: 05, pp. 1-4, 2017.
[3] Zorić  B.A.,  “Predicting  Customer  Churn  In  Banking  Industry  Using Neural  Networks”, Interdisciplinary  Description  of  Complex  Systems 14(2), pp. 116-124, 2016.
[4] Khodamoradi  M.,  Mosa  N.R.,  “The  application  of  data  mining techniques in risk management in banking industry”, Extensive Journal of Applied Sciences , pp. 163-167, 2016.
[5] Elsalamony  A.H.,  “Bank  Direct  Marketing  Analysis  of  Data  Mining Techniques”, International Journal of Computer Applications (0975  – 8887) , Vol. 85 No. 7, Jan. 2014.
[6] Apampa  O.,  “Evaluation  of  Classification  and  Ensemble  Algorithms for  Bank  Customer  Marketing  Response  Prediction”,  J ournal  of International Technology and Information Management , Vol. 25 Issue 4 Article 6, 2016.
[7] Hermawati A.F, Data Mining , Andi, Yogyakarta, 2013.
[8] Prasetyo E., Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab , Andi, Yogyakarta, 2012.
[9] Suyanto,  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data, Informatika, Bandung, 2017.
[10] Harryanto  F.F.,  Hansun  S.,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Baru  di  PT  WISE”, Jatisi , Vol. 3 No. 2, Mar. 2017.
hj