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

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.