<![CDATA[Penelitian ini mengkaji klasifikasi pencapaian target penjualan produk tabungan pada Kantor Cabang Pembantu (KCP) Bank XYZ menggunakan algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Dengan perhatian terhadap pertumbuhan pesat dalam industri perbankan, peningkatan target penjualan produk menjadi tantangan utama yang dihadapi Bank XYZ. Penggunaan data mining, khususnya algoritma klasifikasi, menjadi strategi untuk meningkatkan efektivitas penjualan produk tabungan. Data historis penjualan produk tabungan dari Bank XYZ digunakan dalam studi kasus ini, dengan data yang telah dipreproses dan divisualisasikan untuk analisis yang lebih baik. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memberikan akurasi yang lebih tinggi (95,1%) dibandingkan dengan Naïve Bayes (78,32%). Selain itu, evaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score menunjukkan kinerja yang lebih baik dari algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan kedua kelas (0 dan 1) dengan precision, recall, dan F1-score yang lebih tinggi. Dengan demikian, penggunaan algoritma C4.5 lebih disarankan untuk mengklasifikasikan pencapaian target penjualan produk tabungan pada Kantor Cabang Pembantu Bank XYZ, karena memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi Bank XYZ dalam merancang strategi penjualan yang lebih efektif untuk meningkatkan pencapaian target penjualan produk tabungannya. Kata kunci— data mining, klasifikasi, algoritma C4.5, algoritma naive bayes, perbandingan algoritme]]>
Copyrights © 2025
