Skripsi

Prediksi Tingkat Berlangganan Deposito Berjangka Berdasarkan Profil Demografi Dan Variabel Ekonomi Makro Menggunakan Algoritma XGBoost

---

ABSTRAK

ST. NURALISAH, Prediksi Tingkat Berlangganan Deposito Berjangka Berdasarkan Profil Demografi Dan Variabel konomi Makro Menggunakan Algoritma XGBoost (dibimbing oleh Erwin Gatot Amiruddin dan Tamsir)

Permasalahan yang terjadi dalam dunia perbankan adalah sulitnya memprediksi tingkan berlangganan deposito berjangka akibat banyaknay faktor yang mempengaruhi keputusan nasabah, seperti karakteristik demografi dan dinamika variabel ekonomi makro. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat berlangganan deposito berjangka berdasarkan kombinasi profil demografi nasabah dan variabel ekonomi makro. Data dalam penelitian ini diperoleh melalui studi pustaka dan situs repository Pembelajaran mesin UCI. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma XGBoost, yang ,ampu menangani data kompleks dengan fitur campuran, dan dievaluasi menggunakan confusion matrix serta classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma XGBoost menghasilkan akurasi sebesar 88% hingga 89%, yang menandakan bahwa algoritma ini memiliki performa yang sangat baik dan tidak berlangganan deposito berjangka.

Kata Kunci: Prediksi, Deposito Berjangka, Profil Demografi, variabel Ekonomi Makro, XGBoost.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR STN p

Penerbit

Makassar : UNITAMA., 2025

Deskripsi Fisik

xv + 67 hlm., 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

REF STN p

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

Pembimbing I: Erwin Gatot Amiruddin dan Pembimbing II: Tamsir Penguji: Ratnawati, Markani, dan Akbar Iskandar

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar