Evaluasi Telemarketing Kartu Kredit Bank Menggunakan Algoritma Genetika untuk Seleksi Fitur dan Naive Bayes - Ariesanto Akhmad, Ekka Pujo (Jurnal Aplikasi Pelayaran dan Kepelabuhanan, 2019)
Â Bagian pemasaran bank sudah menampung data dari nasabah atau pelanggan bank dengan cara memasarkan atau mensosialisasikan kartu kredit lewat telepon (telemarketing). Evaluasi telemarketing kartu kredit yang sudah dilakukan bank masih kurang membawa hasil dan berdaya guna. Salah satu cara yang tepat untuk evaluasi laporan telemarketing kartu kredit bank adalah menggunakan teknik data mining. Tujuan penggunaan data mining untuk mengetahui kecenderungan dan pola nasabah yang berpeluang untuk berlangganan kartu kredit yang ditawarkan bank. Metode penelitian menggunakan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan Algoritma Genetika untuk Seleksi Fitur (GAFS) dan Naive Bayes (NB). Hasil penelitian menunjukkan jumlah atribut pada dataset telemarketing kartu kredit bank sejumlah 15 atribut terdiri dari 14 atribut biasa dan 1 atribut spesial. Dataset telemarketing bank mengandung data berdimensi tinggi, sehingga diterapkan metode GAFS. Setelah menerapkan metode GAFS diperoleh 7 atribut optimal terdiri dari 6 atribut biasa dan 1 atribut spesial. Enam atribut biasa meliputi pekerjaan, balance, rumah, pinjaman, durasi, poutcome. Sedangkan atribut spesial adalah target. Hasil penelitian menunjukkan algoritma NB mempunyai nilai akurasi 86,71%. Algoritma GAFS dan NB meningkatkan nilai akurasi menjadi 90,27% untuk prediksi nasabah bank yang mengambil kartu kredit.