## PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI PEMASARAN BANK
Ridwansyah 1 ; Esty Purwaningsih 2
1 Program Studi Teknik Informatika
STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id rdwansyah@gmail.com 2 Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Tangerang http://www.bsi.ac.id esty.epw@bsi.ac.id
Abstract — Bank  marketing  can  be  through  the promotion  of  a  product  by  generating  data  and information that is quite complex and broad so that will find difficulties in analyzing it. Neural network can  solve  the  problem  especially  the  large  data sample that can be in the data set but still lacks the selection of the appropriate and optimal feature on the weight of the attributes used so as to cause the prediction  accuracy  level  becomes  less  high,  PSO algorithm  can  increase  the  attribute  weight  and improve  the  accuracy  a  larger  algorithm  and  data classification. The results of the study using Neural network  and  PSO  Algorithm  show  better improvement and impressive in performance model of  neural  network  which  has  weakness  in  feature selection..
Keyword: Bank  Marketing,  Data  Mining,  Neural Network, Particle Swarm Optimization.
Intisari — Pemasaran bank dapat melalui promosi sebuah  produk    dengan  menghasilkan  data  dan informasi yang cukup kompleks dan luas sehingga akan  merasa  kesulitan  dalam  menganalisisnya. Neural  network  dapat  menyelesaikan  masalah khususnya sampel data besar yang di dapat di uci data  set  namun  masih  memiliki  kekurangan  pada pemilihan  fitur  yang  sesuai  dan  optimal  pada bobot atribut yang digunakan sehingga menyebabkan  tingkat  akurasi  prediksi  menjadi kurang tinggi, Algoritma PSO dapat meningkatkan bobot  atribut  dan  meningkatkan  akurasi  suatu algoritma  dan  klasifikasi  data  yang  lebih  besar. Hasil  penelitian  menggunakan  Neural  network dan  Algoritma  PSO  menunjukkan  perbaikan  yang lebih baik dan mengesankan dalam kinerja model neural  network  yang  memiliki  kelemahan  dalam pemilihan fitur.
Kata Kunci : Data Mining , Neural Network, Particle Swarm Optimization, Pemasaran Bank .

## PENDAHULUAN
Perusahaan  untuk  meningkatkan  bisnis dapat  mempromosikan  produk  atau  jasa  dengan cara  menggunakan  pemasaran  secara  langsung. Ada  dua  pendekatan  untuk  sebuah  promosi: pemasaran  massal  dan  pemasaran  langsung, namun sekarang ini dimana sebuah produk sangat banyak  dan  pasarnya  sangat  kompetitif  maka pemasaran  massal  menjadi  kurang  efektif  tingkat respon  dari  orang  yang  membeli  produk  setelah melihat  promosinya  berbeda  dengan  pemasaran langsung  dengan  memilih  pelanggan  tertentu sebagai  target  promosi(Ling  &  Li,  1998)  dengan menghubungi  mereka  untuk  tujuan  tertentu. Pemasaran  merupakan  strategi  khas  untuk meningkatkan  bisnis  dengan  menggunakan pemasaran  langsung  saat  menargetkan  segmen pelanggan(Moro & Laureano, 2011).
Data  mining  telah  digunakan  dalam pemasaran langsung untuk menargetkan pelanggan, data mining juga bisa digunakan untuk menemukan pola(Agrawal, Ghosh, Imielinski, Iyer, &  Swami,  1992). Neural  Network lebih  flesksibel yaitu  tidak  ada  batasan  apriori  yang  dikenakan bila  dibandingkan  dengan  pemodelan  statistic klasik,  sehingga  Neural  Network  cenderung memberikan  prediksi  yang  akurat(Moro  & Laureano,  2011).  Salah  satu  keuntungan  Neural Network  yang  sering  disebutkan  bahwa  mereka dapat  bekerja  secara  efektif  dengan  data  yang tidak  terdistribusi  secara  normal(Satapathy, Chittineni,  Mohan  Krishna,  Murthy,  &  Prasad Reddy, 2012). Neural network memiliki kelebihan pada prediksi non linear, memiliki performa yang lebih  baik  dan  memiliki  kemampuan  dengan tingkat  kesalahan  rendah(Moro,  Cortez,  &  Rita, 2014). Penelitian  tentang  data  mining  untuk pemasaran  langsung  dengan  menggunakan decision  tree  dan  naïve  bayes,  dari  Ridwansyah algoritma decision tree lebih baik dari pada naïve
bayes(Ling  &  Li,  1998).  Namun  pada  tahun  2014 dengan  data  yang  sedikit  berbeda,  penelitian tentang prediksi keberhasilan telemarketing bank menggunakan regresi logistic, decision tree, neural network,  dan  svm  dengan  ke  empat  model  yang diuji  menghasilkan  bahwa  algoritma  neural network memberikan hasil akurasi terbaik dengan AUC 0,8 atau 80%(Moro et al., 2014).
Optimasi metaheuristic yang paling banyak digunakan  untuk  seleksi  fitur  meliputi  algoritma genetika,  optimasi  partikel  swarm  dan  optimasi koloni  semut.  Algoritma  neural  network  dapat menyelesaikan  masalah  khususnya  sampel  data besar  yang  di  dapat  di  uci  data  set,  tetapi  neural network  memiliki  kekurangan  pada  sulitnya pemilihan  fitur  yang  sesuai  dan  optimal  pada bobot atribut yang digunakan sehingga menyebabkan  tingkat  akurasi  prediksi  menjadi kurang  tinggi.  Dalam  rumusan  masalah  tersebut maka  peneliti  menggunakan  algoritma  particle swarm  optimization  (PSO)(Saputra,  2017). Algoritma  PSO  dapat  meningkatkan  bobot  atribut dan  meningkatkan  akurasi  suatu  algoritma  dan klasifikasi  data  yang  lebih  besar(Cao,  Cui,  Shi,  & Jiao, 2016). Karena konsep sederhana, implementasi  mudah,  dan  konvergensi  cepat, particle  swarm  optimization  (PSO)  dapat diterapkan  untuk  berbagai  aplikasi  di  berbagai bidang untuk memecahkan masalah optimasi(Vieira,  Mendonça,  Farinha,  &  Sousa, 2013).  PSO  digunakan  untuk  optimasi  dalam menentukan  parameter  yang  optimal,  akan  tetapi parameter yang
digunakan
memiliki ketergantungan  yang  sensitif(Yusup,  Zain,  & Hashim, 2012).
Persaingan  dan  krisis  keuangan  yang  ada saat ini mempunyai tekanan besar bagi suatu bank untuk  meningkatkan  asset  keuangan.  Pemasaran bank  dapat  melalui  promosi  sebuah  produk membantu  dalam  meningkatkan  pendapatan, mengurangi  biaya  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan sehingga dapat menghasilkan data  dan informasi  yang  cukup  kompleks  dan  luas.  Dalam rumusan  masalah  tersebut  maka  peneliti menggunakan Neural network dapat menyelesaikan  masalah  khususnya  sampel  data besar yang di dapat di uci data set dan Algoritma PSO  dapat  meningkatkan  bobot  atribut  dan meningkatkan  akurasi  suatu  algoritma  dan klasifikasi data yang lebih besar.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan penelitian  eksperimen.  Penelitian    eksperimen melibatkan penyelidikan perlakuan pada parameter  atau  variabel  tergantung  dari penelitian dan menggunakan tes yang
dikendalikan  oleh  si  peneliti.  Salah  satu  masalah yang  paling  penting  untuk  penelitian  prediksi pemasaran  bank  adalah  penggunaan  kumpulan data  yang  bersifat  pribadi  suatu  bank,  beberapa bank  mengembangkan  suatu  model  untuk memprediksi  pemasaran  dengan  menggunakan kepemilikan  dan  mempresentasikan  model  ini dalam konferensi, namun tidak mudah membandingkan  Ridwansyah  seperti  itu  dengan hasil  model  kita  sendiri  karena  untuk mendapatkan suatu data mereka sulit didapatkan, maka  dari  itu  kami  mencoba  beberapa  metode penelitian sebagai berikut:
1. Pengumpulan data yang digunakan adalah data sekunder  yang  didapat  dari  data  UCI  dengan jumlah  data  sebanyak  16384 record, dengan variabel  sebagai  penentu  terdiri  dari  20 variabel  pemasaran  bank  seperti, age,  job, marital,  education,  default,  housing,  loan, contact,  month,  day  of  week,  duration, campaign, pdays, previous, poutcome, employment  variation  rate,  consumer  price index,  confidence  price  index,  euribor  3  month rate,  dan  nr.  Employed .  Dan  1  variabel  tujuan yaitu yes atau no .
2. Pengolan  data  awal  dengan  data  yang  didapat di validasi, dintegrasi dan transformasi, setelah itu pengurangan ukuran dan diskritisasi.
3. Model  yang  kami  diusulkan  dalam  penelitian ini  dengan  menerapkan  neural  network berbasis  particle  swarm  optimization,  pada gambar 1.
Sumber: (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) Gambar1. Model Penelitian Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization
Menggambarkan  metode  yang  disulkan dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  particle  swarm optimization pada neural network yang menunjukan  diagram  aktifitas.  Pada  pengolahan data  set  awal,  data  set  berupa  data  pengujian ( testing )  dan  pembelajaran  ( training ),  setiap partikel  mewakili  subset  fitur  yang  merupakan solusi  dari  kandidat  data  set  ditransformasikan kedalam  range  0 dan  1,  kemudian  data  set  dibagi dengan  metode  10-fold  cross  validation,  setelah itu  data  set  diuji  dengan  model  neural  network dan  memvalidasi  model  yang  dihasilkan  untuk mendapatkan  akurasi  model,  jika  kriteria  akurasi terpenuhi  maka  menghasilkan  fitur  yang  di optimalkan,  jika  kriteria  akurasi  tidak  terpenuhi maka  mencari  atribut  yang  tidak  di  optimal, sehingga  menemukan  atribut  yang  tidak  optimal dan  menghilangkan  atribut  yang  tidak  optimal tersebut sehingga model optimasi neural network didapatkan,  sehingga  dilakukan  pengujian  ulang dengan model neural network.
Model  validasi  yang  kami  gunakan  adalah 10-cross-validasi  untuk  mempelajari  dan  menguji data.  Kami  membagi  data  pelatihan  menjadi  10 bagian  yang  sama  dan  kemudian  melakukan proses pembelajaran sebanyak 10 kali, setiap  kali kami  memilih  bagian  lain  dari  data  set  untuk pengujian  ( testing )  dan  menggunakan  sembilan bagian yang tersisa untuk pembelajaran ( training ). Kami  menggunakan  10-cross-validation,  lihat tabel 1:
Tabel 1. Ilustrasi 10 Fold Cross Validation Validasi Ke-n Data Set 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10
Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018)
Metode  10 Fold  Cross  Validation telah  menjadi metode  standar  untuk  pembelajaran  dan pengujian  data.  Penggunaan  data  set  bersifat publik  membuat  penelitian  yang  dapat  di  teliti ulang,  tidak  dapat  dipungkiri,  dan  dapat diverifikasi(Catal & Diri, 2009).
Model  evaluasi  yang  kami  terapkan  yaitu area under curve (AUC) sebagai indicator akurasi dalam  eksperimen  kami  untuk  mengevaluasi kinerja  klasifikasi neural  network. AUC  memiliki potensi  untuk  secara  signifikan  memperbaiki
pemusatan  di  setiap  eksperimen  empiris  dalam pemasaran  bank  dan  memiliki  interpretasi statistik yang jelas. Panduan untuk mengklasifikasikan  keakuratan  uji  diagnosa menggunakan AUC adalah sistem tradisional yang disajikan dibawah ini(Gorunescu, 2011). 0.90 – 1.00 = Excellent Classification 0.80 – 0.90 = Good Classification 0.70 – 0.80 = Fair Classification
0.60 – 0.70 = Poor Classification 0.50 – 0.60 = Failure

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  hasil  eksperimen  yang kami  lakukan  pada  data  pemasaran  bank  yang didapat  dari  UCI machine  learning  repository dengan  penerapan  model neural  network berdasarkan  nilai  akurasi  dalam  penelitian  kami maka terbentuk arsitektur neural network seperti pada Gambar2.
Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) Gambar2. Arsitektur Neural Network
Pada  desain  model  algoritma neural network diatas  dilakukan  proses  training  model dengan memberikan:
1. Hidden Layer Size : 9
2. Training Cycles : 500 3. Learning Rate : 0.3 4.    Momentum : 0.2
Proses  training  seperti  itu  mendapatkan    nilai accuracy sebesar  95.67%  dan  grafik  ROC  dengan nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar  0,939 dengan  diagnosa  hasilnya Excellent  classification lihat Gambar3.
Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) Gambar3. nilai AUC dalam Grafik ROC algoritma neural network
Berdasarkan  hasil  dari  uji  coba  dengan menggunakan algoritma neural network maka data training tersebut  akan  diseleksi  dengan  attribut yang  digunakan  yaitu age,  job,  default,  housing, loan,  contact,  month,  day  of  week,  duration, campaign,  previous,  poutcome,  emp  var  rate,  cons price,  cons  conf, marital,  education,  pdays, euribor3m dan nr employee dan 1  atribut sebagai label yaitu hasil.
Tabel2. Bobot Atribut Metode Neural Network Berbasis PSO Age 0,671 Job 0,984 Marital 0 Education 0 Default 0,136 Housing 0,533 Loan 0,617 Contact 0,988 Month 0,918 Day_of_week 1 Duration 0,321 Campaign 1 Pdays 0 Previous 0,613 Poutcome 1 Emp_var_ra 0,001 Cons_price 0,195 Cons_conf 0,617 Euribor3m 0 Nr_employee 0,058 Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018)
Dari  pengujian neural  network berbasis particle  swarm  optimization yang  diperoleh  ada beberapa  atribut  yang  berpengaruh  terhadap bobot atribut yaitu: age, job, default, housing, loan, contact,  month,  day  of  week,  duration,  campaign, previous,  poutcome,  emp  var  rate,  cons  price,  cons conf dan nr employee .  beberapa atribut yang tidak berpengaruh  terhadap  bobot  atribut  yaitu: marital,  education,  pdays  dan  euribor3m. maka terbentuk  arsitektur neural  network seperti  pada
Gambar5.
Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) Gambar5. Arsitektur Neural Network Berbasis

## Particle Swarm Optimization
Setelah melakukan hasil eksperimen yang di lakukan  pada  data  pemasaran  bank  yang  didapat dari  UCI machine  learning  repository dengan penerapan model neural network berbasis particle swarma  optimization maka  atribut  yang  tidak berpengaruh  dihilangkan  dan  menghasilkan peningkatan  akurasi  dengan  nilai  akurasi  95,69% dan  grafik  ROC  dengan  nilai  AUC  ( Area  Under Curve )  sebesar  0,957  dengan  diagnosa  hasilnya tetap Excellent classification lihat Gambar3.
Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) Gambar6. nilai AUC dalam Grafik ROC algoritma neural network berbasis PSO
Pengujian model setelah melakukan eksperimen  dengan  penerapan neural  network dan neural  network berbasis particle  swarm optimization dengan  membandingkan  nilai accuracy dan  AUC,  dalam  menentukan  tingkat keakurasian  dari  perbandingan  tersebut  maka confusion  matrix  yang  didapat  baik  model neural network itu  sendiri ataupun neural  network berbasis particle swarm optimization berdasarkan 16384 data yang diolah, dengan hasil perbandigan pada tabel 3 dan tabel 4.
Tabel2.  Nilai Akurasi dengan NN
Accuracy : 95,67%
true no true _yes class precision pred . 15397 425 97.31% pred .yes  285 276 49.20% class recall 98.18% 39.37% Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (TN + TP) (TN + FN + TP + FP) = (15397 + 276)
(15397 + 285 + 276 + 425)
= 0,9567
Berdasarkan  Tabel2  dapat  diklasifikasikan sebagai berikut:
T rue positive (tp) = 15397 record False Negative (fn) = 425 record True negative (tn) = 276 record False Negative (fp) = 285 record dari  hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa,  tingkat akurasi  dengan  menggunakan  algoritma neural network adalah  sebesar  95,67%,  dan  dapat dihitung  untuk  mencari  nilai accuracy,  sensitivity, specificity,  ppv dan npv hasilnya  pada  persamaan berikut:
Tabel3.  Nilai Akurasi dengan NN+PSO
Accuracy : 95,69%
true no true _yes class precision pred . 15444 468 97.06% pred .yes  238 233 49.47% class recall 98.48% 33.24% Sumber:  (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (TN + TP) (TN + FN + TP + FP)
= (15444 + 233)
(15444 + 238 + 233 + 468)
= 0,9569
Berdasarkan  Tabel3  dapat  diklasifikasikan sebagai berikut: T rue positive (tp) = 15444 record False Negative (fn) = 468 record True negative (tn) = 233 record False Negative (fp) = 238 record dari  hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa,  tingkat akurasi  dengan  menggunakan  algoritma neural network adalah  sebesar  95,69%,  dan  dapat dihitung  untuk  mencari  nilai accuracy,  sensitivity, specificity,  ppv dan npv hasilnya  pada  persamaan berikut:

## KESIMPULAN
Metode  yang  digunakan  dalam  makalah  ini untuk  mengintegrasikan  teknik  optimasi  partikel dengan  meningkatkan  akurasi  pemasaran  bank. Partikel  swarm  optimasi  diterapkan  untuk mengatasi masalah yang ada pada neural network dengan  melakukan  analisa  data  UCI  dengan jumlah  data  sebanyak  16384 record .  Hasil percobaan  menunjukan  bahwa  metode  yang diusulkan neural  network dengan particle  swarm optimization membuat  peningkatan  kinerja prediksi yang mengesankan untuk pengklasifikasian  data  dibandingkan  dengan metode neural  network yang  sebelumnya  dan dengan  hasil  akurasi  tersebut  akan  membantu pihak  bank  dalam  menentukan  parameter  mana saja  yang  dibutuhkan  untuk  kepentingan  dalam pengambilan keputusan sehingga dapat memprediksi  sebuah  bank  akan  mengalami kerugian  yang  mengakibatkan  bangkrut  atau tidak.

## REFERENSI
Agrawal,  R.,  Ghosh,  S.,  Imielinski,  T.,  Iyer,  B.,  & Swami,  A.  (1992).  An  Interval  Classi  er  for Database Mining Applications. Proceedings of the 18th VLDB Conference Vancouver .
Cao, J., Cui, H., Shi, H., & Jiao, L. (2016). Big data: A parallel  particle  swarm  optimization-back- propagation neural network algorithm based on MapReduce. PLoS ONE , 11 (6), 1–17.
Catal,  C.,  &  Diri,  B.  (2009).  No  Title. Information Sciences , 179 (8), 1040–1058.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts,
Models  and  Techniques . Data  mining  - Concepts, Models and Technique .
Ling,  C.,  &  Li,  C.  (1998).  Data  Mining  for  Direct Marketing: Problems and Solutions.
Proceedings of KDD 98’ , 73–79.
Moro, S., Cortez, P., & Rita, P. (2014). A data-driven approach  to  predict  the  success  of  bank telemarketing. Decision  Support  Systems , 62 , 22–31. Elsevier B.V.
Moro,  S.,  &  Laureano,  R.  M.  S.  (2011).  Using  Data Mining  for  Bank  Direct  Marketing:  An application  of  the  CRISP-DM  methodology.
European Simulation and Modelling Conference , (Figure 1), 117–121.
Ridwansyah,  R.,  &  Purwaningsih,  E.  (2018).
Laporan Akhir Penelitian PDY . Jakarta.
Saputra,  E.  P.  (2017).  Prediksi  Keberhasilan Telemarketing  Bank  Untuk. Jurnal  Ilmu Pengetahuan  dan  Teknologi  Komputer , 2 (2),
66–72.
Satapathy,  S.  C.,  Chittineni,  S.,  Mohan  Krishna,  S., Murthy,  J.  V.  R.,  &  Prasad  Reddy,  P.  V.  G.  D.
(2012).  Kalman  particle  swarm  optimized polynomials  for  data  classification. Applied Mathematical  Modelling , 36 (1),  115–126. Elsevier Inc.
Vieira, S. M., Mendonça, L. F., Farinha, G. J., & Sousa, J.  M.  C.  (2013).  Modified  binary  PSO  for feature  selection  using  SVM  applied  to mortality  prediction  of  septic  patients. Applied Soft Computing , 13 (8), 3494–3504.
Yusup,  N.,  Zain,  A.  M.,  &  Hashim,  S.  Z.  M.  (2012). Overview  of  PSO  for  optimizing  process parameters of machining. Procedia Engineering , 29 , 914–923.