Prediksi Keputusan Nasabah dalam Berlangganan Deposito Berjangka Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier - Putri, Dewi Eka; Mandala, Eka Praja Wiyata (Pustaka Galeri Mandiri, 2026)
Persaingan industri perbankan yang semakin ketat menuntut bank untuk mampu mengidentifikasi nasabah yang berpotensi berlangganan deposito berjangka secara tepat. Proses penentuan target pemasaran yang masih dilakukan secara konvensional seringkali menyebabkan promosi kurang efektif karena tidak semua nasabah memiliki minat yang sama terhadap produk deposito. Tujuan penelitian ini adalah membangun model prediksi keputusan nasabah terhadap produk deposito berjangka menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Dataset yang digunakan terdiri dari 515 data nasabah perbankan yang telah disesuaikan dengan kondisi perbankan di Kota Padang. Variabel yang digunakan meliputi saldo_tabungan, pekerjaan, usia, status_perkawinan, pendidikan_terakhir, kredit_rumah, kredit_pribadi, tunggakan, durasi_panggilan, dan hasil_kampanye_sebelumnya, dengan keputusan_deposito sebagai variabel target. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, seleksi data, preprocessing, transformasi data, pembagian data, penerapan algoritma Naive Bayes Classifier, serta pengujian dan evaluasi model. Dataset dibagi menjadi data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naive Bayes Classifier mampu menghasilkan akurasi sebesar 89,32% dalam memprediksi keputusan nasabah berlangganan deposito berjangka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier dapat digunakan sebagai metode klasifikasi yang efektif untuk membantu pihak perbankan dalam menentukan target pemasaran deposito secara lebih tepat sasaran.