<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi di sektor perbankan mendorong pemanfaatan data nasabah secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah kondisi lead overload, di mana jumlah calon nasabah tidak sebanding dengan kemampuan tim sales dalam melakukan tindak lanjut, sehingga pemasaran menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Predictive Lead Scoring (PROSPECTA) berbasis web yang mampu membantu proses prioritas prospek nasabah deposito berjangka. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, studi literatur, dan metode pengembangan sistem Waterfall. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan preprocessing Robust Scaler untuk menstabilkan skala data, serta penerapan algoritma Random Forest dalam membangun model prediksi. Sistem diimplementasikan dalam bentuk dashboard menggunakan Next.js yang menyajikan hasil prediksi probabilitas secara informatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi sebesar 93%, serta seluruh fitur berjalan dengan baik berdasarkan pengujian blackbox dan API menggunakan Postman. Dengan demikian, prospecta mampu mendukung efektivitas kerja tim sales dalam menentukan prioritas prospek serta meningkatkan efisiensi pemasaran berbasis data]]>
Copyrights © 2026
