DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI RESIKO KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM JASA PEKALONGAN)

MUHAMMAD, RIDHAKA WILLY (2016) DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI RESIKO KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM JASA PEKALONGAN). Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Koperasi Simpan Pinjam JASA (Kospin Jasa) memiliki produk pinjaman Usaha Mikro Kecil (UMK) yang diberikan khusus bagi pengusaha mikro dan kecil untuk penambahan modal usaha atau investasi. Semakin banyaknya nasabah yang mengajukan pinjaman, pihak koperasi harus lebih selektif dalam menerima debitur untuk mengurangi resiko terjadinya kredit macet agar koperasi tidak mengalami kerugian. Penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi kredit dengan menggunakan teknik data mining untuk mengurangi resiko terjadinya kredit macet pada Kospin Jasa. Hasil klasifikasi ini akan digunakan untuk memprediksi resiko kredit dari debitur yang akan melakukan pinjaman. Teknik data mining digunakan adalah klasifikasi dengan metode decision tree. Decision Tree merupakan metode klasifikasi yang mengubah fakta yang besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan sehingga mudah dipahami. Adapun algoritma yang dipakai untuk membentuk pohon keputusan adalah algoritma C4.5. Sebelum dilakukan klasifikasi, data debitur melalui preprocessing. Kemudian dari preprocessing ini dilakukan klasifikasi dengan algoritma C4.5 sehingga menghasilkan model pohon keputusan yang dapat digunakan untuk prediksi kelas pada debitur selanjutnya. Berdasarkan pengujian akurasi dari model yang dihasilkan diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 94.74% dengan 90% data training dan 10% data testing.

Actions (login required)