Penerapan Data Mining Klasifikasi Nasabah Penerima Kredit di Pt. BPR Payung Negeri Bestari Menggunakan Algoritma K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN)

Nugroho, Satrio Wahyu (2021) Penerapan Data Mining Klasifikasi Nasabah Penerima Kredit di Pt. BPR Payung Negeri Bestari Menggunakan Algoritma K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN). Diploma thesis, Universitas Lancang Kuning.

	Text 1755201025_BAB-I_VI_DAFTAR-PUSTAKA.pdf Download (3MB)
	Text 1755201025_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

PT. BPR Payung Negeri Bestari yang terletak di Jalan Tuanku Tambusai No. 35B, Wonorejo, Marpoyan Damai, Kota Pekanbaru merupakan salah satu lembaga penyaluran kredit kepada masyarakat yang mengedepankan profesionalisme dan tenaga yang handal serta didorong dengan keinginan untuk ikut serta dalam pengembangan ekonomi kerakyatan. Dalam menyalurkan kreditnya, BPR Payung Negeri Bestari haruslah pintar dalam menilai para nasabah dimasa yang akan datang apakah akan menguntungkan atau tidak. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors dengan menggunakan data yang terdapat pada PT. BPR Payung Negeri Bestari agar dapat membantu dapat membantu melakukan proses analisis kredit agar dapat menghasilkan informasi yang tepat. Adapun tools yang digunakan pada penelitian ini yaitu Weka. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 252 nasabah yaitu data nasabah kredit berdasarkan 3 tahun terakhir yaitu dari tahun 2018, 2019 dan 2020 yang berada pada PT. BPR Payung Negeri Bestari Kota Pekanbaru. Hasil perhitungan data mining menggunakan teknik klasifikasi dan algoritma k-nearest neighbor, didapatkan hasil prediksi nasabah penerima kredit di BPR Payung Negeri Bestari dari data tahun 2018 sampai 2020 yaitu pada tahun 2018 tingkat akurasi terhadap klasifikasi nasabah sebesar 81.3725% dengan kategori LANCAR, sedangkan pada tahun 2019 tingkat akurasi klasifikasi nasabah sebesar 84.0426% dengan kategori LANCAR dan di tahun 2020 tingkat akurasi klasifikasi nasabah sebesar 88.4058% dengan kategori LANCAR.

Actions (login required)

View Item