Seleksi Fitur untuk Data Churn for Bank Customers Menggunakan Analisis Korelasi Pearson - Ika Maylani; Fadlur Rochman; Norma Devi Kurniasari (Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK), 2022)
Salah satu permasalahan yang muncul pada proses pembelajaran data yakni jumlah data yang besar dan banyaknya fitur yang dilibatkan. Salah satu teknik yang bisa digunakan untuk menangani hal tersebut yakni seleksi fitur dengan tujuan untuk mereduksi jumlah fitur. Pendekatan yang bisa digunakan dalam melakukan seleksi fitur antara lain analisis korelasi. Analisi korelasi dapat digunakan untuk mengetahui seberapa berpengaruh fitur terhadap hasil atau target klasifikasi. Penelitian ini melakukan seleksi fitur menggunakan analisis korelasi kemudian diuji dengan mengklasifikasikan data dengan memanfaatkan metode K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan yakni data Churn for Bank Customers yang diambil dari Kaggle. Hasil uji coba menunjukkan bahwa pengurangan jumlah fitur berdasarkan nilai koefisien korelasi yang rendah dapat meningkatkan nilai akurasi. Fitur yang dianggap penting yakni Age dan IsActiveMember.