IMPLEMENTASI ANALISIS DATA KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS

Akbar, Fajar Ramadhan (2020) IMPLEMENTASI ANALISIS DATA KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

[img] Text
Bagian awal.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB)
[img] Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (17MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (258kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (263kB)
[img] Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (7MB)
[img] Text
Jurnal.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Dalam unit simpan pinjam pada koperasi unit desa memiliki sistem yang digunakan dalam menganalisis data nasabah dilakukan dengan tradisionalyaitu pencatatan pada buku dalam peminjaman uang sehingga dalam mengklasifikasi peminjaman baruanggota menghabiskan banyak waktu. Dengan adanya permasalahan tersebut menimbulkan kendala yang dihadapi yaitu sering terjadi resiko bermasalah seperti pinjaman anggota yang jatuh tempo dalam pelunasan, sulit membuat keputusan keuangan sehingga sering terjadinya selisih dalam menghitung jumlah simpanan dan jumlah pinjaman anggota. Oleh karena itu, penulis ingin memberikan solusi yang dapat mempermudah dalam klasifikasi data peminjaman anggota baru yang termasuk dalam kategori beresiko tinggi atau rendah.Pada penelitian ini dirancang sebuah aplikasi analisis data kredit nasabah menggunakan metode K-Nearest Neighborsuntuk mengklasifikasi data peminjaman baru. Kriteria yang digunakan untuk perhitungan yaitu kriteria pokok pinjaman dan lama angsuran. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja sistem yang telah dilakukan, aplikasi analisis kredit nasabah cukup baik dalam mengklasifikasi peminjaman baru berdasarkan data lama koperasi dengan nilai kinerja sistem sebesar 74 %. Dari hasil pengujian performa dengan confusionmatrix terhadap algoritma K-Nearest Neighborsyang menggunakan dua metode jarak yaitu metode Euclidien Distance diperoleh akurasi terbesar 79%, nilai presicion terbesar yaitu 81% dan recall terbesar 92% sedangkan metode Cosine Similarity dengan nilai akurasi sebesar 76%,presicion sebesar 76% dan recall sebesar 90%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: Fajar Ramadhan Akbar (1618002)
Uncontrolled Keywords: Koperasi Unit Desa, Klasifikasi, KNN, Euclidien Distance, Cosine Similarity
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User: Ms Nunuk Yuli
Date Deposited: 30 Jan 2020 04:55
Last Modified: 30 Jan 2020 04:55
URI: http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/4550

Actions (login required)

View Item View Item