Full Length Articles
Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 pada Bank Bri Unit Anduonohu Kendari☆
Highlights
Generate: Datamuse by AXIOS AI.
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
Introduction
Section snippets
Material and Methods
Not found Material and Methods from fulltext PDF for this article.
Results
Not found Results from fulltext PDF for this article.
Discussion
Not found Discussion from fulltext PDF for this article.
Conclusions
Not found Conclusions from fulltext PDF for this article.
Acknowledgment
Not found Acknowledgment from fulltext PDF for this article.
Funding Information
Program Studi Sistem Komputer Stimik Bina Bangsa Kendari
Declarations
License and permission
This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0), which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article's Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article's Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder.
Publisher's Note
Sangia Publishing remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
CRediT authorship contribution statement
No CRediT authorship contribution statement required for this article.
Ethical approval acknowledgements
No ethical approval required for this article.
Competing interest
No conflict of interest has been declared by the authors.
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 (1)
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
Cite this article as:
-
Submitted
16 September 2019 -
Accepted
16 September 2019 -
Published
16 September 2019 -
Version of record
18 September 2019 -
Issue date
31 December 2019
Copyright
Asmira, Dosen Program Studi Sistem Komputer Stmik Bina Bangsa Kendari, Indonesia.
- ☆
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.
- ☆
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.
Copyright © 2019 Asmira Asmira. Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM), STIMIK Bina Bangsa Kendari. Production and hosting by Sangia (SRM™). This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Disclaimer: All claims expressed in this article are solely those of the authors and do not necessarily represent those of their affiliated organizations, or those of the publisher, the editors and the reviewers. Any product that may be evaluated in this article or claim that may be made by its manufacturer is not guaranteed or endorsed by the publisher.