Analisis Algoritma Apriori Untuk Penentuan Asosiasi Penggunaan Deposito pada Nasabah Bank

Frido Firman Fadilah; Khoirunnisa Hamidah; Ika Fitrianti; Farras Salsabila; Jajam Haerul Jaman

doi:10.35315/dinamik.v29i2.9433

Frido Firman Fadilah Unierssitas Singaperbangsa Karawang
Khoirunnisa Hamidah Unierssitas Singaperbangsa Karawang
Ika Fitrianti
Farras Salsabila
Jajam Haerul Jaman

DOI: https://doi.org/10.35315/dinamik.v29i2.9433

Abstract

Keberadaan bank sebagai salah satu salah satu institusi keuangan terkemuka dalam perekonomian memberikan peluang yang sangat besar untuk memanfaatkan data nasabah dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan efektif. Data deposito adalah salah satu instrumen investasi yang populer di kalangan nasabah bank, yang menawarkan keuntungan bunga yang lebih tinggi dibandingkan dengan tabungan biasa. Dengan menggunakan pemrograman Python, penelitian ini menghasilkan nilai confidence minimum sebesar 90% dan nilai support minimum yang dihasilkan adalah 90%. Maka, antar atribut satu dengan yang lainnya memiliki keterikatan yang kuat dan dapat menjadi acuan untuk pengambilan keputusan pada nasabah untuk penggunaan deposito.

References

A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[2] F. Nasari, “Algoritma A Priori Dalam Pengelompokkan Data Pendaftaran Mahasiswa Baru,” J. Sains dan Ilmu Terap., vol. 4, no. 1, pp. 40–45, 2021.
[3] F. Mardianti and R. Fauzi, “Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Konsumen Terhadap Tata Letak Barang,” J. Comasie, vol. 01, pp. 130–139, 2020.
[4] N. Nuraeni, “Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Potensi Nasabah dalam Membuat Deposito Berjangka,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. …, vol. 3, no. 01, pp. 65–74, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/view/418%0Ahttp://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/download/418/281
[5] Herlin, N. H. Zahara, and R. Susanti, “PENERAPAN AKUNTANSI DEPOSITO AMANAH BERDASARKAN PRINSIP BAGI HASIL MUDHARABAH (Studi Kasus Pada PT. BPRS Safir Bengkulu),” Al-Mashrafiyah J. Ekon. Keuangan, Dan Perbank. Syariah, vol. 2, no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.24252/al-mashrafiyah.v1i2.4728.
[6] Fauzan Haqiqi, Darmawan, and Kasirul Fadli, “Analisis Pengaruh Likuiditas dan Pemberian Kredit Terhadap Tingkat Profitabilitas Pada Bank BPR Mega Mas Lestari tahun 2016-2018 Kabupaten Karimun,” J. Cafe., vol. 1, no. 1, pp. 73–83, 2020, doi: 10.51742/akuntansi.v1i1.53.
[7] N. Normah, B. Rifai, and P. Sari, “Algoritma Apriori Sebagai Solusi Kontrol Persediaan Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 2, pp. 161–168, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.6530.
[8] M. A. Furqon and D. I. Sensuse, “PENGEMBANGAN SISTEM PENCARI PAKAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES,” J. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 58–69, 2013, doi: https://doi.org/10.21609/jsi.v8i1.324.
[9] I. M. Artana and N. Widya, “ANALISIS ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: STMIK PRIMAKARA),” J. Teknol. Inf. Dan Komput., vol. 7, no. 3, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/1525
[10] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[11] M. Ryansyah et al., “Implementasi Data Mining Analisis Terhadap Data Penjualan Produk Herbal Dengan Metode Algoritma Apriori Dan Fp- Data Mining Implementation Analysis of Data Sales of Herbal Products With the Method Apriori and Fp-Growth Algorithm,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komput., vol. 5, no. 3, pp. 249–253, 2022, doi: 10.33387/jiko.