Prediksi Kredit Sepeda Motor pada Showroom Astra Motor Sako Palembang dengan Metode Naive Bayes

Septian Dwi Fernando, Susan Dian Purnamasari, Hadi Syaputra, Nurul Adha Oktarini Saputri

Abstract


Penentuan layak kredit kepada calon kreditur merupakan sebuah proses untuk mengetahui apakah dikemudian hari calon kreditur tersebut akan lancar membayar atau macet di tengah jalan, Adanya pemberian pinjaman pada anggota ini tidak jarang menimbulkan permasalahan terutama dengan terlambatnya membayar angsuran. Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan atas persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya. maka untuk mengatasi terjadinya permasalahan tersebut pihak showroom Astra Motor Sako Palembang membutuhkan sebuah analisa sebuah hasil prediksi untuk mengetahui apakah calon kreditur tersebut dapat dinyatakan layak atau tidak dalam menggambil kredit motor khususnya pada perusahaan tersebut. Metode yang dibutuhkan dalam penerapan analisa ini adalah metode naïve bayes yang terkenal dengan cepat dalam komputing proses sebuah data, dengan menggunakan metode tersebut dalam menjalankan analisa kelayakan kredit terhadap pemberian kredit terhadap calon kredit. Data Mining mampu dengan baik mengklasifikasikan dataset nasabah dan sebagai penentuan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Hasil penelitian ini adalah akurasi dari kelayakan calon kreditur dengan menggunakan tools rapidminer sebagai alat bantu serta menggunakan model Naïve Bayes sebagai metode pemecah masalah pada keputusan menggambil kredit sepeda motor pada showroom Astra Motor Sako Palembang.

 


Keywords


Showroom; Kredit; Kelayakan; Naïve Bayes; Klasifikasi

Full Text:

PDF

References


Ciptohartono, C. C. (2014). Algoritma klasifikasi naïve bayes untuk menilai kelayakan kredit. Educational Forum, 6(1).

Effendy, D. A., Kusrini, K., & Sudarmawan, S. (2017). Classification of intrusion detection system (IDS) based on computer network. International Conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering.

Fadlan, C., Ningsih, S., & Windarto, A. P. (2018). Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra. Jurnal Teknik Informatika Musirawas (JUTIM), 3(1), 1. https://doi.org/10.32767/jutim.v3i1.286

Heryono, H., & Kardianawati, A. (2018). Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kredit Motor. JOINS (Journal of Information System), 3(1).

Jiawei, H., & Micheline, K. (2006). Data mining: concepts and techniques second edition.

Kurniasari, N., Mubarak, A., N Kapita, S., & Kurniadi Siradjuddin, H. (2021). Implementasi Metode Saw Dalam Penentuan Kelayakan Kredit Motor Pt Adira Dinamika Multifinance Kota Ternate. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 4(2), 139–144. https://doi.org/10.33387/jiko.v4i2.3279

Muryono, T. T., & Irwansyah, I. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-Nn). Infotech: Journal of Technology Information, 6(1). https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78

Rifqo, M. H., & Wijaya, A. (2017). Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit. Pseudocode, 4(2), 120–128. https://doi.org/10.33369/pseudocode.4.2.120-128

Utomo, D. P., & Mesran, M. (2020). Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 4(2). https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080

Wahyuni, S., Saputra S, K., & Iswan, M. (2018). Implementasi RapidMiner Dalam Menganalisa Data Mahasiswa Drop Out. Jurnal Abdi Ilmu, 10(2).

Yusnita, A., & Handini, R. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Rumah Makan yang Strategis Menggunakan Metode Naive Bayes. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012, 2012(Semantik), 290–294.


Article Metrics

Abstract has been read : 321 times
PDF file viewed/downloaded: 0 times


DOI: http://doi.org/10.25273/doubleclick.v7i1.14210

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Indexed By.

 

   

   

 

Kantor Sekertariat:
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik
Universitas PGRI Madiun
Jl. Auri No. 14-16  Kota Madiun 63118
E-mail :  doubleclick@unipma.ac.id
 
 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.

View My Stats