Analisis Kelayakan Menerima Pinjaman Kredit Dengan Algoritma C4.5 Pada PT BPR Buana Arta Mulia
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
David, David
Subject
332.7 Kredit
Datestamp
2024-12-02 04:28:50
Abstract :
Kredit merupakan salah satu solusi alternatif yang paling mudah bagi yang membutuhkan dukungan finansial, baik untuk digunakan dalam memenuhi kebutuhan komsumtif, sebagai modal usaha ataupun untuk keperluan lainnya. Dengan adanya bantuan kredit standar hidup masyarakat akan menjadi lebih baik dan kebutuhan lainya yang tidak dapat terwujud sebelumnya dapat terpenuhi secara maksimal yang sehingga membuat banyak orang memilih kredit sebagai solusi untuk kebutuhan dana. PT BPR Buana Artha Mulia adalah sebuah perusahaan perbankan yang salah satu kegiatan operasionalnya yaitu memberikan layanan penyediaan dana atau pinjaman kredit kepada calon debitur, masalah yang masih sering dihadapi oleh pihak bank selama ini adalah mengenai tunggakan yang dilakukan oleh pihak debitur serta beberapa kasus terkait kredit macet. Selama ini pihak bank mempunyai sekumpulan data mengenai history pengajuan kredit calon debitur yang masih belum dimanfaatkan secara maksimal sehingga penulis bermaksud untuk melakukan analisis terhadap data tersebut untuk mengetahui aturan atau rules yang tersembunyi, dalam melakukan penentuan kelayakan menerima pinjaman kredit dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas dari hasil analisa kredit serta sebagai bahan evaluasi untuk penentuan kelayakan kredit kedepanya. Pada penelitian ini akan digunakan teknik klasifikasi data mining dengan model algoritma C4.5 dalam melakukan proses analisis dan untuk memastikan kebenaran dari hasil keputusan yang diperoleh melalui perhitungan secara manual akan dilakukan pengujian menggunakan bantuan software WEKA 3.9.5. hasil aturan atau rules yang dihasilkan baik dari perhitungan secara manual ataupun menggunakan WEKA adalah sama dan dari hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa terdapat empat variabel yang paling berpengaruh dalam penentuan kelayakan kredit yaitu dari variabel penghasilan, nilai agunan, jumlah pinjaman dan jangka waktu.
Kredit merupakan salah satu solusi alternatif yang paling mudah bagi yang membutuhkan dukungan finansial, baik untuk digunakan dalam memenuhi kebutuhan komsumtif, sebagai modal usaha ataupun untuk keperluan lainnya. Dengan adanya bantuan kredit standar hidup masyarakat akan menjadi lebih baik dan kebutuhan lainya yang tidak dapat terwujud sebelumnya dapat terpenuhi secara maksimal yang sehingga membuat banyak orang memilih kredit sebagai solusi untuk kebutuhan dana. PT BPR Buana Artha Mulia adalah sebuah perusahaan perbankan yang salah satu kegiatan operasionalnya yaitu memberikan layanan penyediaan dana atau pinjaman kredit kepada calon debitur, masalah yang masih sering dihadapi oleh pihak bank selama ini adalah mengenai tunggakan yang dilakukan oleh pihak debitur serta beberapa kasus terkait kredit macet. Selama ini pihak bank mempunyai sekumpulan data mengenai history pengajuan kredit calon debitur yang masih belum dimanfaatkan secara maksimal sehingga penulis bermaksud untuk melakukan analisis terhadap data tersebut untuk mengetahui aturan atau rules yang tersembunyi, dalam melakukan penentuan kelayakan menerima pinjaman kredit dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas dari hasil analisa kredit serta sebagai bahan evaluasi untuk penentuan kelayakan kredit kedepanya. Pada penelitian ini akan digunakan teknik klasifikasi data mining dengan model algoritma C4.5 dalam melakukan proses analisis dan untuk memastikan kebenaran dari hasil keputusan yang diperoleh melalui perhitungan secara manual akan dilakukan pengujian menggunakan bantuan software WEKA 3.9.5. hasil aturan atau rules yang dihasilkan baik dari perhitungan secara manual ataupun menggunakan WEKA adalah sama dan dari hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa terdapat empat variabel yang paling berpengaruh dalam penentuan kelayakan kredit yaitu dari variabel penghasilan, nilai agunan, jumlah pinjaman dan jangka waktu.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
