PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISA POLA PERILAKU NASABAH DALAM PENGKREDITAN MENGGUNAKAN METODE C.45 STUDI KASUS PADA KSU INSAN KAMIL DEMAK

Main Article Content

Rina Dewi Indah Sari Yuwono Sindunata

Abstract

Intisari implementasi metode C.45 untuk membantu analisis Pola perilaku nasabah dalam pengkreditan.
Kemajuan teknologi Informasi telah merambah ke dunia keuangan, termasuk juga sistem pendukung
keputusan dalam menentukan pola perilaku nasabah dalam kredit. Dalam suatu sistem analisa penentuan
nasabah perlu dilakukan pendeteksian kriteria-kriteria nasabah yang digunakan untuk menentukan layak
atau tidaknya nasabah dalam pengambilan kredit, maka penulis bermaksud merancang suatu program
aplikasi pendukung keputusan yang berbasis pengetahuan yang dapat membantu menentukan pola
perilaku nasabah dalam pengkreditan dengan menggunakan metode Decision Tree Classification dengan
metode C.45.
Program analisis pola perilaku nasabah dibuat menurut urutan perhitungan decision tree, yaitu berupa
struktur flowchart yang menyerupai tree (pohon) yang terbentuk berdasarkan proses learning dari data
pelatihan yang kemudian diubah menjadi aturan jika-maka. Pembentukan tree ini menggunakan metode
ID3 yaitu pemilihan atribut sebagai node penyusun tree yang diambil berdasarkan nilai entropy. Aturan
jika-maka yang terbentuk akan diimplementasikan dengan data nasabah sehingga dapat ditentukan hasil
analisisnya.
Kesimpulan yang dapat diaambil dari pengujian aplikasi penerapan data mining untuk analisa pola
perilaku nasabah dalam pengkreditan menggunakan metode C.45 studi kasus pada KSU Insan Kamil
Demak didapatkan tingkat akurasi 65%. Faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi adalah jumlah
dataset yang dimasukkan

Article Details

How to Cite
INDAH SARI, Rina Dewi; SINDUNATA, Yuwono. PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISA POLA PERILAKU NASABAH DALAM PENGKREDITAN MENGGUNAKAN METODE C.45 STUDI KASUS PADA KSU INSAN KAMIL DEMAK. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, [S.l.], v. 8, n. 2, p. 10-16, aug. 2014. ISSN 2580-8397. Available at: <https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/article/view/175>. Date accessed: 29 may 2022.
Section
Articles