Komparasi Adaboost dan Bagging Dengan Naïve Bayes Pada Dataset Bank Direct Marketing - Rousyati Rousyati; Amin Nur Rais; Noor Hasan; Richky Faizal Amir; Warjiyono Warjiyono (Bianglala Informatika, 2021)
Kampanye pemasaran produk bank secara langsung memiliki kegunaan bagi marketer untuk menawarkan produk baru kepada calon pelanggan yang ditargetkan. Dengan menggunakan data yang sudah ada yang bersumber dari pengalaman melakukan pemasaran dapat digunakan sebagai data yang akan diolah untuk membuat keputusan dimasa depan. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi naïve bayes yang digabungkan dengan ensemble adaboost dan baaging, dilakukan percobaan untuk mendapatkan hasil komparasi akurasi dan presisi terbaik. Penelitian ini dilakukan dengan  melakukan 4 kali percobaan dengan skema hanya dengna algoritma naïve bayes, naïve bayes dengan adaboost, naïve bayes dengan bagging, dan naïve bayes dengan adaboost dan bagging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma naïve bayes dengan adaboost dan bagging menghasilkan nilai akurasi terbaik sebesar 90,29%. Sedangkan pada presisi, diketahui bahwa nilai presisi terbaik pada percobaan algoritma naïve bayes saja dan naïve bayes dengna bagging dengan nilai presisi yang sama sebesar 94,99%.Kata Kunci : adaboost, bagging, naïve bayes, imbalance class