Identifikasi Keakuratan Data Pelanggan PT.XYZ dengan menggunakan C4.5, Naïve Bayes dan Algoritma Preprocessing

Identifikasi Keakuratan Data Pelanggan PT.XYZ dengan menggunakan C4.5, Naïve Bayes dan Algoritma Preprocessing

• By Tutupoly, Taransa Agasya;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 137
• 171-175

Penulisan ini digunakan mencari Keakuratan data pelanggan dalam suatu perusahaan amatlah penting, khususnya pada perusahaan loyalty, dimana dibutuhkan banyak data dalam melakukan campaign, promosi, digital marketing, email blast, sms blast yang tujuannya membuat brand awareness dari sisi pelanggan dan tentunya meningkatkan tingkat penjualan dan keaktifan member dalam melakukan transaksi menggunakan point, saat ini metode yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi data menggunakan Naive Bayes, C4.5 dan bantuan Algoritma Preprocessing untuk meningkatkan akurasi data. Sehingga didapatkan hasil bahwa dengan proses preprocessing hasil pengukuran menjadi lebih baik. 

• Katakunci Algoritma Preprocessing, Algoritma C4.5, Algoritma Naive Bayes, Data Pelanggan
• URL https://ejournal.stmikantarbangsa.ac.id/v1/index.php/jti/article/view/260/pdf
• Penerbit Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa, Ciledug Tangerang

REFERENSI

[1] Anggarwal, Charu C. (2015). Data Mining: The Textbook. New York: Springer. Blaxter, L., Hughes, C., & Tight, M. (2010). How to Research (4th ed). [2] Maidenhead: Open University Press. Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and Information Systems a student’s guide. Harlow, UK: Addison-Wesley. [3] Gorunescu, Florin (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques.Verlag Berlin Heidelberg: Springer [4] Han, J., &Kamber.,& Pei, J. (2012). Data Mining Consepts and Techniques. San Fransisco: Morgan Kauffman. [5] Maimon, O., & Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery.Handbook. London: Springer. [6] Mantas, C. J., & Abellán, J. (2014). Credal-C4.5: Decision tree based on imprecise probabilities to classify noisy data. Expert Systems with Applications, 41(10), 4625–4637. doi:10.1016/j.eswa.2014.01.017. [7] Sammut, Claude. (2011). Encyclopedia of Machine Learning. Boston, MA: Springer. [8] Setiyorini, T., Pascasarjana, P., Ilmu, M., Tinggi, S., Informatika, M., Komputer,D. a N., & Mandiri, N. (2014a). Penerapan Metode Bagging UntukMengurangi Data Noise Pada Neural Network Untuk Estimasi Kuat TekanBeton Penerapan Metode Bagging Untuk Mengurangi Data Noise Pada NeuralNetwork Untuk, 1(1), 36–41. [9] Vercellis, C. (2009). Business Intelligence : Data Mining and Optimization for.Decision Making. John Wiley & Sons, Ltd.