Perbandingan Metode Random Forest Dan Naïve Bayes Dalam Prediksi Keberhasilan Klien Telemarketing - Leonardo, Ricky; Pratama, Janis; Chrisnatalis, Chrisnatalis (Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia, 2020)
Telemarketing adalah salah satu metode promosi menggunakan media media telepon. Salah satu contoh dari penggunaan telemarketing ada pada bank seperti promosi deposito. Perlu dilakukan prediksi terhadap keputusan klien terhadap telemarketing untuk membantu kinerja telemarketing. Pada penelitian ini, data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari website Machine Learning UCI. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes, dan Random Forest. Sebelum melakukan pelatihan dan pengujian, dilakukan praproses data terhadap data-data tersebut. Metode praproses yang digunakan adalah normalisasi data, pengubahan data kategori. Setelah melakukan pengujian, dapat disimpulkan bahwa Algoritma Random Forest lebih tepat digunakan untuk kasus prediksi keputusan klien. Hal ini terlihat dimana akurasi yang didapatkan adalah 90%, dimana lebih tinggi 5% dibandingkan algoritma Naïve Bayes. Nilai dari AUC dari algoritma Random Forest adalah 0.97 dimana lebih tinggi 1,3 dibandingkan algoritma Naïve Bayes.