Analisis Kelayakan Kredit Rumah Menggunakan Metode Naïve Bayes untuk Mengurangi Kredit Macet

Sumanto Sumanto, Lita Sari Marita, Lia Mazia, Tri Widian Ratnasari

Abstract


Penentuan kelayakan pengajuan kredit rumah pada sebuah perusahaan developer adalah hal yang sangat penting, mengingat jika terjadi kesalahan menganalisis maka akan berdampak pada kerugian perusahaan yang pada kasus ini adalah PT. Pramatra. Oleh karena itu penulis membuat sebuah Analisis kelayakan kredit dengan menggunakan metode Naive Bayes untuk menentukan layak tidaknya sebuah pengajuan kredit rumah. Penulis membuat analisis kelayakan kredit menggunakan metode Naive Bayes menggunakan microsoft excel untuk kemudahan pengguna. Penulis juga menggunakan aplikasi pendukung Rapidminer menyiapkan data training sebayak 50 data dan data testing sebanyak 15 data yang dipilih secara rendom. Data testing tersebut akan dianalisis baik menggunakan sistem yang dibuat dan aplikasi pendukung keputusan Rapidminer. Hasil pengujian akurasi analisis kelayakan kredit rumah dengan menggunakan Naive Bayes cukup tinggi 0,80 atau sekitar 80%.


Keywords


Analisis Kelayakan Kredit; Naive Bayes; Kredit Macet

Full Text:

PDF

References


M. H. Rifqo and N. D. M. Veronica, “Implementasi Algoritme Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode, vol. 6, no. 1, pp. 1–12, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.1-12.

I. Taufiq, A. Nur, N. Y. Setiawan, and F. A. Bachtiar, “Perbandingan Performa Metode Klasifikasi Svm , Neural Network , Dan Naïve Bayes Untuk Mendeteksi Kualitas Pengajuan Performance Comparison of Svm , Neural Network and Naïve Bayes Classification Method for Detecting the Quality of Credit,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 4, pp. 445–450, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961352.

M. I. Saputro and T. Mardiana, “Agen Cerdas Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Koperasi Simpan Pinjam,” Tek. Komput., vol. I, no. 2, pp. 245–252, 2015.

N. Nuraeni, “Penentuan Kelayakan Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier : Studi Kasus Bank Mayapada Mitra Usaha Cabang PGC,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 3, no. 1, pp. 9–15, 2017.

H. J. Damanik, E. Irawan, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 501, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.56.

D. A. Kurniawan and D. Kriestanto, “Penerapan Naã•Ve Bayes Untuk Prediksi Kelayakan Kredit,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 19–23, 2016, doi: 10.26798/jiko.2016.v1i1.10.

M. Hariyanto, M. Kholiq, A. Yani, and Narti, “Inti nusa mandiri,” Inti Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, pp. 133–138, 2020.

L. Indriyani and W. Susanto, “Analisis Penerapan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Resiko Kredit Anggota Koperasi Keluarga Guru,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 262–270, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5724.

D. A. Kurniawan and Y. I. Kurniawan, “Aplikasi Prediksi Kelayakan Calon Anggota Kredit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Teknol. dan Manaj. Inform., vol. 4, no. 1, 2018, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1831.

L. A. Kumala, “Aplikasi Data Mining Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Penentuan Resiko Kredit Pada Koperasi Sido Makmur,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 6, no. 2, pp. 1–17, 2019.




DOI: https://doi.org/10.15408/aism.v4i1.20274 Abstract - 0 PDF - 0

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


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

EDITORIAL ADDRESS:

Department of Information Systems, Faculty of Science and Technology,
Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta
Faculty of Science and Technology Building, 3rd Floor, 1st Campus, Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta
Jl. Ir. H. Juanda No. 95, Ciputat Timur, Kota Tangerang Selatan, Banten 15412, Indonesia.
Tlp/Fax: +622174019 25/+62217493315.
E-mail: aism.journal@apps.uinjkt.ac.id, Website: https://journal.uinjkt.ac.id/index.php/aism

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

Applied Information System and Management (AISM) | E-ISSN: 2621-254 | P-ISSN: 2621-2536 

https://journal.uinjkt.ac.id/index.php/aism