PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI PEMASARAN BANK - Ridwansyah, Ridwansyah; Purwaningsih, Esty (Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 2018)
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.