PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI POLA PEMBAYARAN ANGSURAN KREDIT MOTOR (Studi Kasus : PT SUMMIT OTO FINANCE)

AGUSTIN RAHAYU, SISKA (2019) PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI POLA PEMBAYARAN ANGSURAN KREDIT MOTOR (Studi Kasus : PT SUMMIT OTO FINANCE). Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text j. JURNAL.pdf Download (221kB)
	Text a. PENDAHULUAN.pdf Download (420kB)
	Text b. ABSTRAK.pdf Download (54kB)
	Text c. BAB I.pdf Download (99kB)
	Text d. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (235kB)
	Text e. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (688kB)
	Text f. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (607kB)
	Text g. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (56kB)
	Text h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (113kB)
	Text i. LAMPIRAN.pdf Download (70kB)

Abstract

Tunggakan pembayaran kredit merupakan salah satu permasalahan bagi perusahaan
pembiayaan yang menimbulkan kecil atau lambatnya perputaran modal kerja,
sehingga semakin kecil pula kemampuan perusahaan dalam meningkatkan volume
pemberian kredit. Perusahaan PT Summit Oto Finance juga memiliki permasalahan
tentang pola pembayaran angsuran salah satunya adalah adanya kredit yang tidak
lancar. Penelitian ini dilakukan untuk mencari pola pembayaran yang lancar dan
tidak pada PT Summit Oto Finance, dengan melakukan klasifikasi perbandingan
algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk prediksi pola pembayaran angsuran kredit
motor pada customer perusahaan. Penelitian ini menggunakan total dataset
sebanyak 300 data. Data tersebut terbagi menjadi 240 data (80%) sebagai data latih
dan uji. Selanjutnya, sisa datanya digunakan sebagai data validasi sebesar 60 data
(20%), dengan parameter validasinya menggunakan k-fold cross validation. Dari
hasil penelitian ini akurasi tertinggi pada metode C4.5 sebesar 96,66% dan presisi
100%, didapat pada skenario ke 8 uji ke 4. Sedangkan akurasi tertinggi pada metode
naive bayes sebesar 93,33% dan presisi 100%, didapat pada skenario ke 8 uji ke 6.
Model terbaik yang dihasilkan oleh metode C4.5, selanjutnya diuji ulang dengan
data validasi dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 76,66% serta presisi sebesar
86,8%.

Kata kunci : kredit, data mining, C4.5, Naive Bayes.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

UNSPECIFIED

Nilogiri, Agung

nidn0030037701

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	600 Technology and Applied Science > 620 Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	rahma wahyu ningsih | ningsihrahmawahyu@gmail.com
Date Deposited:	08 Dec 2020 02:51
Last Modified:	08 Dec 2020 02:51
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7204

Actions (login required)

View Item