Analisa ketersedian uang di mesin ATM mengunakan Algoritma C4.5
DOI:
https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v6i1.48Keywords:
Data Mining, Algoritma C4.5, Mesin ATM, Uang, BankAbstract
Ketersediaan uang merupakan salah satu faktor yang paling penting dalam kualitas layanan di mesin ATM. Kebutuhan uang disetiap mesin ATM berbeda-beda sesuai dengan lokasi penepatan mesin ATM selain itu disebabkan juga oleh faktor musiman misalnya pada hari besar, hari libur atau weekend sehingga banyak terjadi transaksi penarikan uang tunai yang melebihi dari transaksi yang terjadi pada hari biasanya. Dengan menggunakan metode algoritma C4.5 untuk prediksi durasi waktu uang cashout (uang habis) dalam caset/kas ATM dapat membantu tim tambahan kas untuk memprediksi perkiraan waktu dan jumlah uang yang akan disediakan untuk pengisian uang berikutnya sehingga dapat meningkatkan kinerja dan kualitas pelayanan di mesin ATM.
References
Nofriansyah, D., And Nurcahyo, G, W. (2017). “Algoritma Data Mining Dan Pengujian”.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining : Concepts, Models and Techniques. New York: Springer-Verlag.
Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., Asosiasi, A., & Apriori, A. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi Dan Teknologi Ilmiah, 93.
Fowler, Martin, ” UML Distilled : Panduan Singkat Bahasa Pemodelan Objek Standar,” Yogyakarta: Andi,2005.
Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., Asosiasi, A., & Apriori, A. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi Dan Teknologi Ilmiah, 93–106. https://doi.org/2339-210X.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., 2011, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques (3rd ed). USA: Elsevier.
Berry, Michael J.A dan Gordon S. Linoff., 2004, Data Mining Techniques for Marketing, Sales, Customer Relationship Management, Second Edition, Willey Publishing, Inc.
Kamagi, et.al, 2014 Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. Jurnal ULTIMATICS – Vol. VI, No. 1, ISSN : 2085-4552.
D. Alverina, A. R. Chrismanto, and R. G. Santosa. (2018), "Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 dan CART dalam Memprediksi Kategori Indeks Prestasi Mahasiswa," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 6, no. 2,Apr. 2018. Doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.
KomtekInfo has launched a new template since Vol. 12, No. 2, (2025)
