Analisis Komparasi Klasifikasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes pada Prediksi Keberhasilan Software Reuse

SiSoftware reuse ­(penggunaan kembali perangkat lunak) diyakini sebagai salah satu pendekatan yang paling efektif untuk memperbaiki proses perangkat lunak secara signifikan, meningkatkan kualitas perangkat lunak dan konsistensi penerapan, dan mengurangi biaya pengembangan dan perawatan. Keberhasilan software reuse ditentukan pada kemampuan untuk memprediksi variabilitas yang dibutuhkan dalam aset masa depan. Oleh karena itu, untuk memastikan berhasil atau tidaknya penerapan software reuse diperlukan suatu analisis yang dapat memprediksi permasalahan tersebut sebagai cara pendekatan terbaik yaitu salah satunya dengan menggunakan data mining. Ada dua metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Berdasarkan hasil yang diperoleh, Algoritma C4.5 menjadi metode klasifikasi terbaik dalam memprediksi keberhasilan software reuse

Analisis Algoritma KNN Berbasis Feature Selection untuk Memprediksi Nasabah Pengguna Deposito melalui Pemasaran Langsung

Sebuah bank menggunakan teknik pemasaran langsung dalam menargetkan segmen nasabah dengan cara menghubungi nasabah tersebut untuk memenuhi tujuan tertentu. Setelah menghubungi nasabah, bank mendapatkan informasi apakah nasabah tersebut sudah berlangganan produk yang ditawarkan oleh bank atau belum. Salah satu produk yang ditawarkan oleh bank antara lain yaitu deposito. Dari banyaknya informasi nasabah yang dikumpulkan, bank mampu menawarkan produk dan layanan kepada nasabah. Kemampuan tersebut dapat menggunakan teknologi data mining, seperti tujuan dibuatnya penelitian ini yaitu memprediksi nasabah yang berlangganan deposito dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan feature selection yang diproses menggunakan tools Anaconda dan bahasa pemrograman python. Dari hasil penelitian yang diperoleh, akurasi dari penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebesar 74,37% dengan nilai K=9, sedangkan akurasi algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan feature selection sebesar 89,72% dengan nilai K=3, sehingga didapat selisih peningkatan akurasi sebesar 15,35%