Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik > MENGGUNAKAN DATA MINING UNTUK SEGMENTASI CUSTOMER PADA BANK UNTUK MENINGKATKAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) DENGAN METODE KLASIFIKASI (AGORITMA J-48, ZERO-R DAN NAIVE BAYES)

 

Full Text PDF (184 kb)
Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik
Vol 1, No 1 (2015): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 6 2015
MENGGUNAKAN DATA MINING UNTUK SEGMENTASI CUSTOMER PADA BANK UNTUK MENINGKATKAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) DENGAN METODE KLASIFIKASI (AGORITMA J-48, ZERO-R DAN NAIVE BAYES)
Maghfirah, Maghfirah ( Department of Electrical Engineering and Information Technology Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika No. 2, Yogyakarta, 55281 Indonesia)
Adji, Teguh Bharata ( Department of Electrical Engineering and Information Technology Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika No. 2, Yogyakarta, 55281 Indonesia)
Setiawan, Noor Akhmad ( Department of Electrical Engineering and Information Technology Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika No. 2, Yogyakarta, 55281 Indonesia)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
07 Jul 2015
 
Paper ini akan membahas mengenai salah satu model strategi pemasaran yaitu Customer Segmentation yang membantu pihak bank untuk membagi pasar menjadi kelompok nasabah yang terbedakan dengan kebutuhan, karakteristik atau tingkah laku yang berbada yang mungkin membutuhkan produk atau bauran pemasaran yang terpisah. Customer Segmentation dapat dilakukan dengan bantuan teknik Data Mining. Oleh karena itu, dalam paper ini akan dilakukan analisis dari dataset yang berasal dari data Bank Marketing dari marketing sebuah Bank di Portugis yang berhubungan dengan berlangganan Deposito Bank dengan menggunakan salah satu dari teknik data mining yaitu teknik Classification dengan membandingkan algoritma Naive Bayes, Rules Zero-R, dan Trees J-48. Dan hasil dari penerapan ketiga algoritma tersebut dalam paper ini menunjukkan bahwa dengan algoritma J-48 memberikan hasil terbaik dengan error rate terkecil, yaitu 5.8769%. Sedangkan jika dilihat dari segi efiesiensi waktu dan hasil klasifikasi, algoritma Zero-R memberikan hasil terbaik (0,03 detik). Selanjutnya dari hasil yang telah diperoleh tersebut diharapkan dapat dihasilkan Customer Segmentation yang sesuai dengan kebutuhan bank yang dapat meningkatkan kualitas servis dan revenue dari bank tersebut. Kata Kunci : Bank Customer Segmentation, Classification, Datamining
Copyrights © 2015