Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik
Vol. 8 No. 2 (2025): JIRE November 2025

OPTIMALISASI POHON KEPUTUSAN ID3 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM PREDIKSI ADOPSI LAYANAN DIGITAL PAYMENT

Sumarna (Unknown)
Wijaya, Ganda (Unknown)
Suryadithia, Rachmat (Unknown)
Pangesti, Witriana Endah (Unknown)
Yudhistira (Unknown)



Article Info

Publish Date
03 Nov 2025

Abstract

Transformasi digital mendorong peningkatan penggunaan layanan pembayaran digital seperti OVO dan GoPay. Namun, tingkat penggunaan layanan ini belum merata, sehingga diperlukan model prediksi untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pengguna dalam mengadopsi layanan tersebut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berbasis algoritma ID3 yang dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 750 responden, kemudian diproses melalui tahap preprocessing, pelatihan ID3, dan optimasi dengan PSO. Hasil menunjukkan bahwa model ID3+PSO mencapai akurasi 94,53%, lebih tinggi dibandingkan ID3 tanpa optimasi (92,93%). Precision dan recall masing-masing meningkat menjadi 95,41% dan 95,15%, sementara AUC tetap tinggi di angka 98,20%. PSO terbukti efektif menyederhanakan model dan meningkatkan performa klasifikasi. Temuan ini berimplikasi pada peningkatan akurasi sistem rekomendasi dan pengambilan keputusan strategis oleh penyedia layanan digital payment, terutama dalam memahami karakteristik serta potensi adopsi layanan oleh pengguna secara lebih tepat.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

jire

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JIRE (Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik) (eISSN: 2620-6900) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Networks, Internet and Mobile ...