## Klasifikasi Pelanggan Deposito Potensial menggunakan Ensembel Least Square Support Vector Machine
1 Firman Aziz, 2 Jeffry 1,2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
1,2 Universitas Pancasakti
Makassar, Indonesia
1 firman.aziz@unpacti.ac.id
2 jeffry@unpacti.ac.id

## Abstrak
Abstrak  Jumlah  data  yang  sangat  banyak  pada  industri  perbankan  sangat  susah dianalisis secara manual untuk mendapatkan suatu informasi yang berguna agar dapat menentukan  suatu  kebijakan.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  data  mining  diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mengolah data tersebut. Berbagai metode telah banyak  digunakan  untuk  mengklasifikasi  suatu  data,  salah  satunya  adalah  metode support vector machine. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap nasabah yang berpotensi berlangganan deposito pada bank marketing dataset. Fokus penelitian ini mengusulkan pengembangan dari metode support vector machine yaitu metode  least  square  support  vector  machine  kemudian  di  ensemble  menggunakan boosting. Data yang akan diolah adalah bank marketing dataset. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan yakni ensemble least square support vector machine lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya dengan persentase tingkat accuracy, sensitivity, specivicity masing-masing adalah 95.15%, 92.93%, 97.61% dengan total rata-rata hasil klasifikasi sebesar 95.23%.
Kata Kunci: SVM, LS-SVM, Ensemble, AdaBoost, Bank Marketing.

## Abstract
Abstract The vast amount of data in the banking industry is very difficult to analyze manually to obtain useful information in order to determine a policy. Therefore, the use of data mining is expected to contribute in processing the data. Various methods have been widely used to classify data, one of which is the support vector machine method. This study aims to classify customers who have the potential to subscribe to deposits  in  the  bank  marketing  dataset.  The  focus  of  this  study  proposes  the development of the support vector machine method, which is the least square support vector machine method, then ensemble using boosting. The data to be processed is the  bank  marketing  dataset.  The  results  show  that  the  proposed  method  that  is ensemble  least  square  support  vector  machine  is  better  than  other  methods with  a percentage of accuracy level of 95.15%, sensitivity 92.93%, specialization of 97.61%. The average total classification results is 95.23%.
Keyword: SVM, LS-SVM, Ensemble, AdaBoost, Bank Marketing.

## 1. Pendahuluan
Istilah Business Intelligence saat ini sangat familiar dikalangan perusahaan yang digunakan untuk menganalisis data bisnis agar menghasilkan suatu informasi yang terdiri dari  strategi  dan  teknologi (Dedic  &  Stanier,  2016).  Teknologi  Business  Intelligence memberikan  suatu  pandangan  historis,  terkini,  dan  prediksi  kedepan  suatu  bisnisyang meliputi reporting, online analytical processing, analytics, data mining, process mining, complex  event  processing,  business  performance  management,  benchmarking,  text mining, predictive analytics, dan prescriptive analytics. Teknologi Business Intelligence dapat  menangani  jumlah  data  skala  besar  untuk  membantu  mengidentifikasi, mengembangkan,  dan  menciptakan  peluang  bisnis  strategis  baru  dengan  tujuan memudahkan interpretasi data, mengidentifikasi peluang baru, dan menerapkan strategi yang efektif berdasarkan wawasan untuk memberikan keunggulan bisnis yang kompetitif dan memiliki stabilitas jangka Panjang (Rud, 2009).
Sektor  perbankan  mulai  menerapkan  teknologi  Business  Intelligence  dengan mengolah informasi nasabah terutama pada bidang pemasaran. Secara umum pendekatan perbankan  dalam  memperkenalkan  barang  atau  jasanya  yaitu  dengan  iklan  melalui televisi, radio, surat kabar, dan lain-lain atau dengan menargetkan nasabah secara khusus atau  disebut  dengan  bank  direct  marketing  (Moro  et  al.,  2011).  penerapan  bank  direct marketing dalam memperkenalkan suatu produk baik berupa barang maupun jasa kepada nasabah  melalui  telepon,  email  dan  lain-lain  dianggap  sangat  efektif  dalam  menggaet nasabah.  Akan  tetapi,  banyak  nasabah  yang  merasa  terganggu  sehingga  menimbulkan penilaian  negatif  bagi  bank  serta  biaya  dan  waktu  yang  dikeluarkan  oleh  telemarketer (Elsalamony & Elsayad, 2013), (Elsalamony, 2014), (Vajiramedhin & Suebsing, 2014). mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  perlu  dilakukan  pengolahan  data  dengan melakukan  klasifikasi  untuk  menemukan  suatu  informasi  yang  berfungsi  untuk membantu  menemukan  nasabah  potensial  (Abbas,  2015).  Dalam  klasifikasi  terdapat proses menganalisis satu set data dan menghasilkan seperangkat aturan pengelompokan yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi masa depan.
Penelitian  (Zhuang  et  al.,  2018)  mengadopsi  teknik  data  mining  melalui  SPSS Modeler  untuk  memprediksi  perilaku  langganan  deposito  berjangka  pelanggan  dan memahami  fitur-fitur  pelanggan  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  keakuratan pemasaran bank. Penelitian ini terbatas hanya pada penarikan kesimpulan tanpa memiliki pengukuran  kinerja  dalam  teknik  data  mining.  Kemudian,  penelitian  (Parlar,  2017) menganalisis  dua  metode  pemilihan  fitur  yaitu  information  gain  dan  Chi-square  pada dataset  bank  direct  marketing  untuk  mengetahui  fitur-fitur  yang  berpengaruh.  Hasil menunjukkan  metode  pemilihan  fitur  Information  Gain  dan  Chi-square  sangat  dekat, meskipun keduanya berbeda untuk lima fitur teratas. Penelitian (Ruangthong & Jaiyen, 2015)  mengusulkan  metode  untuk  menganalisis  informasi  asimetris  menggunakan algoritma SMOTE dan Rotation Forest (PCA) -J48 untuk menyelesaikan klasifikasi set data yang tidak seimbang. dimana algoritma SMOTE digunakan untuk memodifikasi data dan meningkatkan akurasi prediksi. Hasil menunjukkan algoritma SMOTE secara efektif menyelesaikan ketidaksetaraan data dan Rotation Forest (PCA) -J48 dapat mencapai nilai akurasi  dan  spesifisitas  tertinggi.  Namun,  Rotation  Forest  (PCA)  -J48  memiliki sensitivitas  yang  tinggi.  Penelitian  (Grzonka  et  al.,  2016)  membandingkan  beberapa metode seperti  decision  trees, bagging, boosting, and random  forests untuk  melakukan klasifikasi  data  direct  marketing  campaigns.  Hasil  menunjukkan  bahwa  faktor  yang sangat  penting  untuk  hasil  yang  diperoleh  adalah  keacakan  sampel  bootstrap  yang
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
digunakan  untuk  membangun  model.  Kemudian,  Penelitian  (Lawi  et  al.,  2017) mengusulkan  metode  Support  Mesin  Vektor  menggunakan  algoritma  Adaboost  untuk mengklasifikasikan pelanggan potensial untuk pemasaran langsung. Hasil menunjukkan bahwa metode  Support Mesin  Vektor menggunakan algoritma Adaboost  menghasilkan akurasi  95,07%  dan  sensitivitasnya  91,65%  lebih  tinggi  dari  pendekatan  SVM  biasa. Penelitian  ini  berhasil  mengatasi  permasalahan  keacakan  sample  bootstrap  Tetapi penelitian ini masih terbatas pada satu partisi data menggunakan data tidak seimbang dan menurut  (Zhou  et  al.,  2010)  meskipun  support  vector  machine  tunggal  menunjukkan kinerja yang baik dalam klasifikasi, akan tetapi sensitif terhadap pengaturan sampel dan parameter.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  digunakan  Least  Square Support  Vector  Machine  (LSSVM)  yaitu  dengan  menyelesaikan  fungsi  kendala berbentuk  persamaan  linear  untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalahan  quadratic programming.
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  Ensembel  Least  Square  Support  Vector Machine menggunakan Algoritma Boosting dimana algoritma boosting yang digunakan adalah  Adaboost.  Penelitian  ini  juga  akan  menyelidiki  diberbagai  partisi  data  untuk melihat kinerja dari metode yang diusulkan.

## 2. Metodologi

## 2.1. Support Vector Machine
Support Vector Machine digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi pola dan  sangat  cocok  digunakan  pada  data  yang  dapat  dipisahkan  secara  linear  dengan memaksimalkan batas bidang pemisah (Hyperplane)  untuk memisahkan data ke dalam dua class pada sebuah ruang fitur (Burges, 1998).
Gambar 1. Konsep Support Vector Machine.
Gambar  1  menunjukkan  pilihan  hyperplane  yang  mungkin  untuk  set  data  dan bidang pemisah terbaik dengan margin maksimal yang tertelak di antara kedua kelas.

## 2.2. Least Square Support Vector Machine
Least  Squares  Support  Vector  Machine  merupakan  pengembangan  SVM  yang dipelopori  oleh  Suykens  dan  Vandewalle  pada  tahun  1999  (Suykens  &  Vandewalle, 1999).  Least  Squares  Support  Vector  Machine  menghasilkan  tingkat  error  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  Support  Vector  Machine  karena  melakukan  klasifikasi lanjutan  yaitu  dengan  mengolah  kembali  data  yang  salah  terklasifikasi  menggunakan
quadratic hyperplane. Bentuk Least Squares Support Vector Machine ditunjukkan dengan fungsi objektif berikut :
min 1 2 ‖𝒘‖ 2 + 𝐶 2 ∑ 𝜉 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dengan kendala
𝑦 𝑖 (𝜑(𝒙 𝒊 ). 𝒘 𝑻 + 𝑏) = 1 − 𝜉 𝑖 , 𝑘 = 1,2, . . . , 𝑁 (2)
Dimana 𝜉 adalah  variabel  slack  yang  menentukan  tingkat  kesalahan  klasifikasi (misclassification) sampel data. C > 0 adalah parameter yang menentukan besar penalti akibat kesalahan dalam klasifikasi data. K adalah fungsi kernel yang digunakan.

## 2.3. Adaptive Boosting (AdaBoost)
Secara  umum  algoritma  AdaBoost  melatih  pengklasifikasian  dasar  secara sekuensial  dalam  setiap  iterasi  menggunakan  data  latih  dengan  koefisien  bobot  yang bergantung dari performa pengklasifikasian pada iterasi sebelumnya untuk memberikan bobot  yang  lebih  besar  pada  data  yang  salah  terklasifikasi  (Schapire  &  Freund,  2013), (Schwenker, 2013).
langkah-langkah algoritma Adaboost adalah (Freund & Schapire, 1999):
1. Input:  Data  pelatihan  beserta  labelnya {(𝒙 𝟏 , 𝑦 1 ), … , (𝒙 𝑵 , 𝑦 𝑁 )} ,  Component Learn, dan jumlah perputaran T
2. Inisialisasi bobot data pelatihan:
𝐷 𝑖 1 = 1 𝑁 , 𝑖 = 1, … , 𝑁 (3)
3. Untuk iterasi t=1,...,T
a. Gunakan  algoritma  Component  Learner  untuk  melatih  suatu  komponen klasifikasi, ℎ 𝑡 , pada bobot pelatihan.
b. Hitung bobot kesalahan klasifikasi pada ℎ 𝑡
𝜖 𝑡 = ∑ (𝐷 𝑖 𝑡 ( 𝑁 𝑖=1 𝑦 𝑖 ≠ ℎ 𝑡 (𝑥))) (4)
Indeks kepercayaan pembelajaran dihitung sebagai:
𝑐 𝑡 = 1 2 𝑙𝑛 ( (1−𝜖 𝑡 ) 𝜖 𝑡 ) (5)
c. Perbaharui bobot sampel pelatihan
𝐷 𝑖 𝑡+1 = 𝐷 𝑖 𝑡 exp (𝑐 𝑡 ×𝑦 𝑖 ≠𝑦 𝑖 ∗ ) ∑ 𝐷 𝑖 𝑡 𝑁 𝑖=1 (6)
d. Testing model dengan data uji
4. Keluaran pembelajaran terakhir Kombinasi semua klasifikasi
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
ℎ 𝑗 =  𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝑐 𝑡 𝑇 𝑡=1 ℎ 𝑡 (𝑥)) (7)

## 2.4. Evaluasi Kinerja
Evaluasi hasil Kinerja dari setiap klasifikasi di hitung berdasarkan 3 pengukuran yaitu  :  Accuracy,  Sensitivity,  dan  Specificity  berdasarkan  nilai  True  Positive,  False Negative, False Positive, dan True Negative.
• True  Positive  (TP)  :  Jumlah  data  yang  teridentifikasi  sebagai  ’Pelanggan Potensial’ dan hasil prediksinya ’Pelanggan Potensial’.
• True Negative (TN) : Jumlah data yang teridentifikasi sebagai ’Pelanggan Non-Potensial’ dan hasil prediksinya ’Pelanggan Non-Potensial’.
• False Positive (FN) : Jumlah data yang teridentifikasi sebagai ’Pelanggan Non- Potensial’ tetapi hasil prediksinya ’Pelanggan Potensial’.
• False Negative (FN) : Jumlah data data yang teridentifikasi sebagai ’Pelanggan Potensial’ tetapi hasil prediksinya ’Pelanggan Non-Potensial’.
Tabel 1.  Confusion Matrix.
Prediksi Pelanggan Potensial Pelanggan Non- Potensial Pelanggan Potensial True Positive (TP) False Negative (FN) Pelanggan Non-Potensial False Positive (FP) True Negative (TN) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃 (8) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (9) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (10)

## 3. Eksperimental

## 3.1. Dataset
Data yang diolah adalah  data bank direct  marketing dataset  yang dapat  diakses melalui  University  of  California  at  Irvine  (UCI)  Machine  Learning  Repository.  Data tersebut berasal dari bank Portugal, dari bulan mei 2008 sampai bulan juni 2013.deskripsi dataset ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Deskripsi Dataset.
Atribut Tipe data Keterangan Age Numeric Umur Pelanggan
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
Atribut
Tipe data Keterangan Job Categorical :
1. Admin 2. Blue-collar 3. Enterpreneur 4. Housemaid 5. Management 6. Retired 7. Self-employed 8. Services 9. Student 10. Technician 11. Unemployed 12. Unknown Tipe Pekerjaan Martial
Categorical : 1. Divorced 2. Married
3. Single
4. Unknown
Status Penikahan Education
Categorical : 1. Basic.4y 2. Basic.6y 3. Basic.9y 4. High.school
5. Illiterate 6. Professional.course 7. University.degree 8. Unknown
Tingkat Pendidikan Default Categorical :
1. No 2. Yes
3. Unknown
Apakah memiliki kredit ? Housing
Categorical :
1. No 2. Yes 3. Unknown
Apakah memiliki pinjaman perumahan ? Loan Categorical : 1. No 2. Yes
3. Unknown Apakah memiliki pinjaman pribadi ? Contact Categorical : 1. Celular 2. Telephone Dihubungi melalui ?
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
Atribut Tipe data
Keterangan Month Categorical :
1. Jan 2. Feb 3. Mar 4. Apr 5. May 6. Jun 7. Jul 8. Aug 9. Sep 10. Oct 11. Nov 12. Dec bulan terakhir melakukan kontak dalam setahun ?
Day_of_week
Categorical : 1. Mon 2. Tue
3. Wed 4. Thu 5. Fri Hari terakhir melakukan kontak dalam seminggu ? Duration Numeric lama durasi selama dihubungi. Campaign Numeric Jumlah kontak yang dilakukan selama pengiklanan untuk nasabah termasuk kontak terakhir Pdays Numeric Selisih hari setelah nasabah terakhir kali dikontak untuk pengiklanan sebelumnya Previous Numeric Jumlah kontak yang dilakukan sebelum pengikanan ini dan untuk nasabah ini Poutcome Categorical : 1. Failure 2. Nonexistent 3. Success Hasil dari pengiklanan pemasaran sebelumnya
y Binary :
1. Yes 2. No Apakah nasabah berlangganan deposito berjangka panjang ?

## 3.2. Normalisasi Data
Dari  total  jumlah  data  keseluruhan  sebanyak  41.188  pelanggan,  dinormalisasi menjadi 9.280 untuk menyeimbangkan anatar pelanggan deposito berjangka dan bukan pelanggan  deposito  berjangka.  Jadi  data  yang  diolah  sebanyak  4,640  data  pelanggan deposito berjangka dan 4,640 data bukan pelanggan deposito berjangka.

## 3.3. Implementasi
Fokus  dari  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode  ensemble  least  squares support vector machine menggunakan AdaBoost. Tahapan metode yang diusulkan adalah sebagai berikut :
a. Load Dataset
b. Identifikasi Label Atribut, class dan jumlah data.
c. Menentukan jumlah data latih dan data uji.
d. Membentuk klasifikasi
• Menentukan Nilai Gamma.
• Menentukan Nilai Sigma.
• Inisialisasi Variabel, dan bobot awal.
e. Menentukan jumlah perulangan (Iterasi)
• Menggunakan  algoritma  component  learner  (least  squares  support vector machine) untuk membentuk suatu model klasifikasi.
• Menghitung bobot kesalahan klasifikasi
• Memperbaharui bobot sampel data latih
• Pengujian model dengan data uji
• Hasil dari Pengujian model.

## 4. Hasil
Proses  pengujian  menggunakan  software  Matlab  untuk  melihat  kinerja  dari metode-metode yang diusulkan. Berdasarkan hasil confusion matrix seperti yang terlihat pada Tabel 3, hasil kinerja dari masing-masing metode ditampilkan pada Tabel 4. Hasil dari total rata-rata yang didapatkan metode ensemble least square support vector machine menggunakan  adaboost  mendapatkan  persentase  yang  paling  tinggi  diantara  metode support  vector machine dan least  square support vector machine. Hal ini membuktikan bahwa  metode  ensemble  least  square  support  vector  machine  menggunakan  adaboost lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Kinerja terbaik dihasilkan ketika partisi data 80:20 yakni 80% data latih dan 20% data uji.
Tabel 3.  Hasil confusion matrix.
Metode Data Latih / Data Uji % TP TN
FP FN Support Vector Macine 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 4149 3670 3155 2690 2217 1771 1271 908 445 1943 2272 2054 1622 1585 1385 1198 841 434 27 42 93 94 103 85 121 20 19 2233 1440 1194 1162 735 471 194 87 30
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
Metode Data Latih / Data Uji % TP TN FP FN Least Square Support Vector Machine 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 3924 3556 3069 2642 2152 1756 1260 906 442 3365 3029 2742 2073 1970 1645 1291 852 433 252 156 179 142 168 100 132 22 22 811 683 506 711 350 211 101 76 31 Ensemble Least Square Support Vector Machine Menggunakan Adaboost 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 3910 3543 3056 2621 2124 1743 1260 907 443 3389 3051 2757 2125 2033 1671 1291 859 434 266 169 192 163 196 113 132 21 21 787 661 491 659 287 185 101 69 30
Tabel 4.  Hasil Klasifikasi.
Metode Data Latih / Data Uji % Accuracy % Sensitivity % Specificity % Rata-Rata % Support Vector Macine 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 72,94 80,04 80,19 77,44 81,94 85,02 88,69 94,23 94,72 65,01 71,82 72,55 69,83 75,10 78,99 86,76 91,26 93,68 98,63 98,18 95,67 94,52 93,90 94,22 90,83 97,68 95,81 78,86 83,35 82,80 80,60 83,65 86,08 88,76 94,39 94,74 Least Square Support Vector Machine 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 87,27 88,70 89,46 84,68 88,84 91,62 91,63 94,72 94,29 82,87 83,89 85,85 78,80 86,01 89,27 92,58 92,26 93,45 93,03 95,10 93,87 93,59 92,14 94,27 90,72 97,48 95,16 87,73 89,23 89,72 85,69 89,00 91,72 91,64 94,82 94,30 Ensemble Least Square Support Vector Machine Menggunakan Adaboost 10 / 90 20 / 80 30 / 70 40 / 60 50 / 50 87,39 88,82 89,49 85,24 89,59 83,24 84,28 86,16 79,91 88,10 92,72 94,75 93,49 92,88 91,21 87,79 89,28 89,71 86,01 89,63
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
Metode Data Latih / Data Uji % Accuracy % Sensitivity % Specificity % Rata-Rata % 60 / 40 70 / 30 80 / 20 90 / 10 91,97 91,63 95,15 94,50 90,40 92,58 92,93 93,66 93,67 90,72 97,61 95,38 92,01 91,64 95,23 94,52

## 5. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  diusulkan  metode  ensemble  least  squares  support  vector machine  menggunakan  AdaBoost  untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  deposito potensial. Fokus dari penelitian ini adalah meningkatkan kinerja support vector machine yang sensitive terhadap pengaturan sampel dan parameter dengan mengusulkan metode least  squares  support  vector  machine.  Tetapi,  metode  least  squares  support  vector machine  memiliki  masalah  pada  keacakan  sample  maka  dilakukan  pengembangan dengan melakukan teknik ensemble.
Dengan membandingkan hasil kinerja dari metode SVM, LSSVM, dan Ensemble LSSVM menggunakan Adaboost didapatkan hasil bahwa metode yang diusulkan yakni Ensemble LSSVM menggunakan AdaBoost berhasil meningkatkan kinerja dari metode SVM dan  LSSVM  dengan persentase tingkat  accuracy, sensitivity, specivicity masing- masing  adalah 95.15%, 92.93%, 97.61% dengan total rata-rata hasil klasifikasi sebesar 95.23%.  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Ensemble  LSSVM  berhasil  mengatasi kelemahan dari metode SVM dan LSSVM. Untuk kedepannya akan diteliti menggunakan data seimbang.

## Daftar Pustaka
Dedic, N., & Stanier, C. (2016, December). Measuring the success of changes to existing business  intelligence  solutions  to  improve  business  intelligence  reporting.  In International  Conference  on  Research  and  Practical  Issues  of  Enterprise Information Systems (pp. 225-236). Springer, Cham. Rud, O. P. (2009). Business intelligence success factors: tools for aligning your business in the global economy (Vol. 18). John Wiley & Sons.
Moro, S., Laureano, R., & Cortez, P. (2011). Using data mining for bank direct marketing: An  application  of  the  crisp-dm  methodology.  In Proceedings  of  European Simulation and Modelling Conference-ESM'2011 (pp. 117-121). EUROSIS-ETI. Elsalamony,  H.  A.,  &  Elsayad,  A.  M.  (2013).  Bank  direct  marketing  based  on  neural network and C5. 0 Models. Int. J. Eng. Adv. Technol. IJEAT, 2 (6). Elsalamony,  H.  A.  (2014).  Bank  direct  marketing  analysis  of  data  mining  techniques. International Journal of Computer Applications, 85 (7), 12-22. Vajiramedhin,  C.,  &  Suebsing,  A.  (2014).  Feature  selection  with  data  balancing  for prediction  of  bank  telemarketing. Applied  Mathematical  Sciences,  8 (114),  5667- 5672.
Abbas, S. (2015). Deposit subscribe prediction using data mining techniques based Real marketing dataset. arXiv preprint arXiv:1503.04344 .
Vol. 1 No. 1 Juli 2020
Zhuang, Q. R., Yao, Y. W., & Liu, O. (2018). Application of data mining in term deposit marketing. In Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists (Vol. 2).
Parlar, T. (2017). Using data mining  techniques for detecting the important features of the  bank  direct  marketing  data. International  journal  of  economics  and  financial issues, 7 (2), 692.
Ruangthong, P., & Jaiyen, S. (2015, July). Bank direct marketing analysis of asymmetric information  based  on  machine  learning.  In 2015  12th  International  Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE) (pp. 93-96). IEEE.
Grzonka,  D.,  Suchacka,  G.,  &  Borowik,  B.  (2016).  Application  of  selected  supervised classification  methods  to  bank  marketing  campaign. Information  Systems  in Management, 5 (1), 36-48.
Lawi,  A.,  Velayaty,  A.  A.,  &  Zainuddin,  Z.  (2017,  August).  On  identifying  potential direct marketing consumers using adaptive boosted support vector machine. In 2017 4th  International  Conference  on  Computer  Applications  and  Information Processing Technology (CAIPT) (pp. 1-4). IEEE.
Zhou, L., Lai, K. K., & Yu, L. (2010). Least squares support vector machines ensemble models for credit scoring. Expert Systems with Applications, 37 (1), 127-133. Burges, C. J. (1998). A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data mining and knowledge discovery, 2 (2), 121-167.
Suykens, J. A., & Vandewalle, J. (1999). Least squares support vector machine classifiers. Neural processing letters, 9 (3), 293-300.
Schapire, R. E., & Freund, Y. (2013). Boosting: Foundations and algorithms. Kybernetes . Schwenker,  F.  (2013). Ensemble  methods:  Foundations  and  algorithms  [book  review]. IEEE Computational Intelligence Magazine, 8(1), 77-79.