PREDIKSI UNTUK MENENTUKAN KELANCARAN
PEMBAYARAN PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM
MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5
(Studi Kasus : Koperasi Wanita “Cempaka†Ds. Plosobuden)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Gresik
Author
PAMBAYUN, MAHAKARYA PUTRA
Subject
Informatics Engineering
Datestamp
2019-03-08 06:11:42
Abstract :
Koperasi wanita ?Cempaka? adalah salah satu jenis koperasi simpan pinjam aktif, dengan memanfaatkan dana dari anggota yang berupa simpanan dan pinjaman. Mengingat banyaknya jumlah calon anggota yang mendaftar setiap tahun, pihak koperasi masih kurang selektif dalam penerimaan calon anggota yang hanya melihat dari aspek pekerjaan dan gaji, sehingga menyebabkan terjadinya kredit macet. Untuk mengurangi terjadinya kredit macet, maka perlu dilakukan prediksi status kelancaran pembayaran calon anggota, untuk mengetahui calon anggota yang termasuk kredit macet atau kredit lancar. Penelitian ini menerapkan teknik data mining klasifikasi dengan menggunakan metode decision tree C4.5 untuk menentukan kelas kelancaran pembayaran yaitu kelas macet atau kelas lancar. Atribut yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 7 variabel, yaitu usia, status, jumlah anak, pekerjaan, gaji, pengeluaran, dan status rumah. Pengujian sistem dilakukan sebanyak enam kali pengujian. Data yang digunakan diambil dari data Pinjaman Anggota Koperasi Wanita ?Cempaka? tahun 2011-2016 sebanyak 610 data. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa pada pengujian kelima menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 90%.
Koperasi wanita ?Cempaka? adalah salah satu jenis koperasi simpan pinjam aktif, dengan memanfaatkan dana dari anggota yang berupa simpanan dan pinjaman. Mengingat banyaknya jumlah calon anggota yang mendaftar setiap tahun, pihak koperasi masih kurang selektif dalam penerimaan calon anggota yang hanya melihat dari aspek pekerjaan dan gaji, sehingga menyebabkan terjadinya kredit macet. Untuk mengurangi terjadinya kredit macet, maka perlu dilakukan prediksi status kelancaran pembayaran calon anggota, untuk mengetahui calon anggota yang termasuk kredit macet atau kredit lancar. Penelitian ini menerapkan teknik data mining klasifikasi dengan menggunakan metode decision tree C4.5 untuk menentukan kelas kelancaran pembayaran yaitu kelas macet atau kelas lancar. Atribut yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 7 variabel, yaitu usia, status, jumlah anak, pekerjaan, gaji, pengeluaran, dan status rumah. Pengujian sistem dilakukan sebanyak enam kali pengujian. Data yang digunakan diambil dari data Pinjaman Anggota Koperasi Wanita ?Cempaka? tahun 2011-2016 sebanyak 610 data. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa pada pengujian kelima menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 90%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
