Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Nasabah Koperasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Salah satu kegiatan dalam koperasi yakni pemberian pinjaman kredit pada nasabah koperasi yang akan dikembalikan dalam jangka waktu yang ditentukan. Dalam pemberian kredit, pihak koperasi menganalisa data dari nasabah kemudian didapatkan hasil prediksi kelayakan dari nasabah. Naïve bayes classifier adalah classifier probabilistik sederhana berdasarkan penerapan teorema Bayes (dari statistic Bayesian) dengan asumsi independen yang kuat. Metode ini dapat digunakan untuk memprediksi kelayakan nasabah koperasi. Kelebihan naive bayesian filtering diantaranya adalah tingkat akurasi yang tinggi dan error rate yang minimum. Pada penelitian ini parameter yang digunakan yaitu keperluan pinjaman, karakter, sisa hasil usaha, BPKB, agunan, usul fiat dan jangka waktu, yang dipergunakan algoritma naive bayes untuk memprediksi kelayakan. Dari masalah tersebut penelitian dilakukan uji coba dengan lima proses skenario, dari lima skenario ini didapat tingkan keberhasilan metode naive bayes untuk mengklasifikasikan kelayakan nasabah dengan tingkat akurasi lebih dari sama dengan 26.4% dan tingkat kepresisian lebih dari sama dengan 74.4%.