DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PELANGGAN DENGAN ANT COLONY OPTIMIZATION
Abstract: Pada penelitian
untuk sistem klasifikasi potensial customer ini didesain dengan melakukan
ekstrak rule berdasarkan klasifikasi dari data mentah dengan kriteria tertentu.
Proses pencarian menggunakan database pelanggan dari suatu bank dengan teknik
data mining dengan ant colony optimization. Dilakukan percobaan dengan
min_case_per_rule variety dan phenomene updating pada periode waktu tertentu.
Hasilnya adalah sekelompok class pelanggan yang didasarkan dari rules yang
dibangun dengan ant dan dengan dimodifikasi dengan pheromone updating, area
permasalahan menjadi lebih melebar. Prototype dari software ini menggunakan C++
versi 6. Database pelanggan dibangun dengan Microsoft Access. Paper ini
memberikan informasi mengenai potensi pelanggan dari bank, sehingga dapat
diklasifikasikan dengan prototype dari software.
Penulis: Maulani Kapiudin
Kode Jurnal: jptinformatikadd070008
