Optimasi Prediksi Keputusan Calon Nasabah Potensial menggunakan Algoritma C 4.5 berbasis Particle Swarm Optimization - Dwiasnati, Saruni; devianto, yudo (Jurnal Informatika, 2019)
Dalam era globalisasi, persaingan bisnis menjadi sangat tajam dan berwarna, baik dipasar nasional maupun di pasar internasional. Meningkatnya permintaan pasar mengakibatkan daya saing dan jumlah pesaing pelaku bisnis juga meningkat, setiap perusahaan di tuntut untuk selalu memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen serta berusaha memenuhi apa yang mereka harapkan dengan cara yang lebih memiliki nilai jual atau variatif dari pada yang dilakukan oleh para pesaing lainnya. Calon Nasabah Asuransi memiliki definisi satu atau beberapa yang mengambil manfaat dari produk fisik dengan berbagai variabel yang digunakan dalam penentuan seperti harga, kualitas, jumlah produk, tempat dan layanan yang dapat disediakan berdasarkan hasil untuk mencapai hasil yang ditargetkan. Berdasarkan hal tersebut, data mining di nilai dapat membantu permasalahan dalam penentuan Calon Nasabah PotensialÂ  untuk melakukan prediksi menggunakan tekhnik klasifikasi. Salah satu tekhnik klasifikasi yang digunakan pada penulisan ini yaitu decision tree khususnya C4.5. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh penulis bahwa C4.5 memiliki hasil accuracy yang kurang maksimal karena algoritma C4.5 merupakan algoritma yang lemah, maka di perlukanlah peningkatan akurasi. Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma optimasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan algoritma lainnya agar lebih optimal hasil yang diketahui. Penulisan ini menggunakan tools Rapidminner versi 8 sebagai media untuk menguji data yang akan diolah untuk mendapatkan hasil accuracy.Â Â