KLASIFIKASI PEMILIHAN PRODUK PERBANKAN DENGAN ALGORITMA DECISION TREE ID3 DAN C4.5 - Anggita Kristanti, Putri; Jatmiko, Singgih (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Seiring meningkatnya kebutuhan nasabah, bank berusaha menarik nasabah dengan menawarkan produk yang paling sesuai. Produk merupakan faktor dalam mempengaruhi keputusan nasabah dalam memilih layanan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi produk bank dengan membandingkan pengukuran akurasi, presisi dan recall algoritma decision tree ID3 dan C4.5 menggunakan tools RapidMiner. Dalam penelitian ini dataset tersedia dengan jumlah 16.848 terdiri dari 13 atribut, 12 atribut prediksi antara lain age, gender, religion, ntb, household, education, salary, realiation, potential, response_status, status_nasabah, jenis_produk dan 1 atribut tujuan yaitu nama_produk. Atribut jenis_produk merupakan node pertama dan yang paling berpengaruh. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM yang terdiri dari tahap business understanding, data understanding, data preparation, modelling dan evaluation. Hasil penelitian menunjukan algoritma ID3 memiliki rata-rata akurasi 79,09%, presisi 77,56%, dan recall 79,07%. Sementara itu, untuk algoritma C4.5, memiliki rata-rata akurasi 80,03%, presisi 78,26%, dan recall 80,03%. Algoritma C4.5 unggul dalam nilai akurasi, presisi, dan recall daripada algoritma ID3, menurut hasil implementasi secara keseluruhan. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa algoritma C4.5 adalah algoritma yang paling efektif untuk klasifikasi pemilihan produk perbankan.