Penentuan Resiko Kredit Pada Koperasi Barokah Jaya Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Classification

khikmawan, bagus (2020) Penentuan Resiko Kredit Pada Koperasi Barokah Jaya Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Classification. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
A. PENDAHULUAN.pdf

Download (2MB)
[img] Text
B. ABSTRAK.pdf

Download (190kB)
[img] Text
C. BAB I.pdf

Download (316kB)
[img] Text
D. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (830kB) | Request a copy
[img] Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (92kB) | Request a copy
[img] Text
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (295kB)
[img] Text
I. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text
J. ARTIKEL.pdf

Download (706kB)

Abstract

Koperasi adalah salah satu tempat untuk memberikan pinjaman atau kredit kepada nasabahnya. Banyak nasabah yang mengajukan pinjaman atau kredit dengan kondisi ekonomi yang berbeda, sehingga dapat menimbulkan berbagai macam masalah pada koperasi. Salah satunya yaitu terjadinya kredit yang macet dalam pembayaran angsuran pinjaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dan presisi hasil klasifikasi lancar atau tidak lancarnya nasabah menggunakan metode K-nearest neighbor berdasarkan atribut kisaran usia, kisaran angsuran, lama tempo, kisaran pendapatan, bidang pekerjaan, status pernikahan, status tempat tinggal, dimana kemiripan dilihat dari riwayat nasabah sebelumnya. Setelah dilakukan pengujian data sebanyak 105 kali dengan K 3,5,7,9,11 dan k-fold 2,4,5,10 menggunakan Teknik validasi cross validation diperoleh nilai akurasi dan presisi yang berbeda-beda pada setiap pengujian. Terdapat dua akurasi dan presisi yang sama namun K yang berbeda yaitu dengan nilai K (ketetanggaan knn) 3 dan 9 pada nilai Kf (K-fold) 10 pengujian 9 nilai akurasi 90% dan presisi 100%, Maka dapat disimpulkan bahwa metode klasifikasi k-nearest neighbor dapat digunakan dalam rekomendasi nasabah selanjutnya.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Koperasi, k-nearest neighbor, Confusion Matrix, Cross Validation.
Subjects: 600 Technology and Applied Science > 601 Philosophy and Theory of Technology
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: khikmawan Bagus
Date Deposited: 21 Feb 2020 01:16
Last Modified: 21 Feb 2020 01:17
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/3604

Actions (login required)

View Item View Item