SRM Publishing

Router Research

Volume 1, Issue 1, December 2019, Pages 22-28
Router Research

Full Length Articles
Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 pada Bank Bri Unit Anduonohu Kendari

Under a Creative Commons license
Open Access

Abstract

Data Mining merupakan proses analisa data dari sudut yang berbeda dan mengolahnya menjadi informasi - informasi penting yang bisa digunakan untuk meningkatkan keuntungan. Secara teknis, data mining dapat disebut juga sebagai proses untuk menemukan korelasi atau pola dari ratusan atau ribuan field. Pada data mining dapat digunakan metode decision tree untuk melakukan klasifikasi. Kredit tidak lagi menjadi hal yang asing bagi masyarakat luas, banyaknya kebutuhan membuat masyarakat mengambil kredit untuk memenuhi kebutuhan konsumtif mereka. Seringkali pembayaran kredit yang macet membuat bank kerepotan, karena semakin banyaknya nasabah yang membayar secara macet dapat berdampak buruk untuk kesehatan bank. Oleh karena itu, data nasabah dari Bank BRI Unit Anduonohu Kendari menjadi bahan acuan untuk menganalisa pola nasabah pemohon kredit. Pemohon kredit termasuk dalam kategori lancar, atau macet.Untuk mengatasi masalah tersebut, dapat digunakan metode decision tree. Sehingga penelitian ini bisa dijadikan acuan pihak Bank untuk menilai nasabah dengan record data yang ada untuk pengambilan kredit selanjutnya. Informasi yang ditampilkan berupa tingkat akurasi data nasabah lancar dan macet. Dalam penelitian ini, decision tree menggunakan bahasa pemrograman java. Kemudian hasil akurasi dari aplikasi yang diimplementasikan akan dibandingkan dengan hasil menggunakan sofrware rapidminer. Sehingga diperoleh akurasi dengan decision tree sebesar 89,5%.

Keywords

Data mining
Algoritma C4.5
Klasifikasi
Kredit
Decision tree

Declarations

Funding Information

Program Studi Sistem Komputer Stimik Bina Bangsa Kendari

Publisher's Note

SRM Publishing remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Supplementary files

Data sharing not applicable to this article as no datasets were generated or analysed during the current study, and/or contains supplementary material, which is available to authorized users.

References

Astiko, Sunardi. 1996. “Pengantar Manajemen Perkreditan”. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.

Andriani, Anik. 2012. “Penerapan Algoritma C4.5 pada Program Klasifikasi Mahasiswa Dropout”. Jakarta: AMIK BSI

D. T. Wahyuni, T.Sutojo dan A. Luthfiarta, “Prediksi Hasil Pemilu Legislatif DKI Jakarta Menggunakan Naive Bayes Algoritma Genetika Sebagai Fitur Seleksi,” pp. 1-14, 2010.

Hoggson, N.F. 1926. Banking Through the Ages.New York: Dodd, Mead & Company.

Indah Sari, Rina Dewi dan Yuwono Sindunata. 2014. “Penerapan Datamining untuk Analisa Pola Perilaku Nasabah dalam Pengkreditan Menggunakan Metode C4.5 Studi Kasus pada KSU Insan Kamil Demak”. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi Asia. Vol.8 No.2

Kamagi, David Hartanto dan Seng Hansun. 2014. “Implementasi Datamining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa”. Ultimaticks. Vol. 6 No. 1.

Mabrur, Angga Ginanjar dan Riani Lubis. 2012. “Penerapan Data mining untuk Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit”. Jurnal Komputer dan Informatika. Edisi 1 Vol. 1.

Prasetyo, Eko. 2014. “DataMining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab”. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.

Puspita, Ari dan Mochamad Wahyudi. 2015. “Algoritma C4.5 Berbasis Decision Tree untuk Prediksi Kelahiran Bayi Prematur”. Konferensi Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (KNIT).

Raditya Anindika. 2011. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Besarnya Pengambilan Kredit oleh Masyarakat pada Perum Pegadaian”. Skripsi. FE, Ekonomi Pembangunan, Universitas Negeri Sebales Maret Surakarta.

Sari, Greydi Normala. 2013. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit Bank Umum di Indonesia (Periode 2008.1-2012.2)”. Jurnal EMBA. Vo.1 No.3 Hal. 931-941.

Zulkifli. “Metode Prediksi Berbasis Neural Network Untuk Pengujian Perangkat Lunak Metode black-box”. Seminar Nasional ATI, 15 Juni 2013

Bibliographic Information

Verify authenticity via CrossMark

Cite this article as:

Asmira, A., 2019. Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 pada Bank Bri Unit Anduonohu Kendari. Router Research 1(1): 22-28. https://doi.org/10.29239/j.router.2019.316
  • Submitted
    16 September 2019
  • Revised
    18 September 2019
  • Accepted
    Not available
  • Published
    16 September 2019

Subject

Asmira  Asmira

AsmiraAsmira Dosen Program Studi Sistem Komputer Stmik Bina Bangsa Kendari. mirajasmine72@gmail.com

Pemrosesan naskah dibawah tanggungjawab Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM), STIMIK Bina Bangsa Kendari. Edited by Darsilan, SE, M.Si (C). Full-text and the content of it is under responsibility of authors of the article.

View full text