ABSTRAK Nama : Aji Inisti Udma Wijaya Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Sistem Perekomendasi Produk Perbankan Menggunakan Model Pemelajaran Mesin Berbasis Graf Sistem rekomendasi dan pemelajaran mesin berbasis graf adalah bidang ilmu yang sedang berkembang dan populer. Sistem rekomendasi telah banyak digunakan sebagai alat yang dapat memberikan rekomendasi produk kepada pengguna. Sistem rekomendasi dapat digunakan untuk melakukan prediksi produk perbankan yang akan disarankan kepada pengguna, sehingga memudahkan pengguna untuk memilih produk perbankan yang tepat dan sudah dipersonalisasi. Perkembangan pemelajaran mesin berbasis graf dapat diimplementasikan dalam segala hal yang dapat direpresentasikan dalam bentuk graf. Rekomendasi produk perbankan dapat diterapkan dalam bentuk graf yaitu dengan menghubungkan nasabah yang pernah membeli produk ataupun nasabah yang memiliki profil yang mirip. Dari graf yang telah dibentuk, akan dilakukan prediksi sehingga nasabah baru dapat diklasifikasikan sebagai direkomendasikan dengan menghubungkan nasabah tersebut kedalam graf. Dalam penelitian ini, diterapkan tiga model rekomendasi berbasis graf dan tiga model rekomendasi berbasis pohon. Model berbasis graf yang digunakan adalah GraphSAGE, GAT dan GCN. Model berbasis pohon yang digunakan adalah Random Forest, LightGBM dan XGBoost. Dari keenam model yang dibuat, dilakukan perbandingan terhadap performa dan waktu inferensi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model rekomendasi berbasis graf menghasilkan nilai AUC tertinggi 0,974 sedangkan untuk model rekomendasi berbasis pohon mendapatkan nilai AUC tertinggi 0,863 yang menunjukan bahwa model berbasis graf memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model berbasis pohon. Pada penelitian ini juga didapatkan bahwa waktu inferensi dari model berbasis pohon lebih cepat 900 kali lipat dibandingkan waktu inferensi model berbasis graf. Kata kunci: klasifikasi, rekomendasi produk perbankan, sistem rekomendasi berbasis graf