Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : IC Tech: Majalah Ilmiah

Aplikasi Pendukung Keputusan Persetujuan Kredit berbasis WEB dengan Pemanfaatan Algoritma Data Mining Al Karomi, M Adib; Rusli, Christian Yulianto
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 13 No 1 (2018): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIII No. 1 April 2018
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v13i1.21

Abstract

Dalam kehidupan modern saat ini banyak masyarakat menginginkan kepemilikan atas suatu barang dengan jasa pinjaman dana atau lebih dikenal dengan istilah kredit. Kondisi seperti ini memungkinkan berkembangnya perusahaan jasa keuangan dengan berbagai macam penawaran pembiayaan untuk barang impian dari nasabah. Sayangnya dari hasil penelitian sebelumnya banyak nasabah tergolong dalam klasifikasi kredit macet. Hal ini membuat berbagai perusahaan jasa keuangan berpikir keras untuk mengurangi kerugian atas banyaknya kredit macet. Salah satu penanggulangan awal yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan klasifikasi calon nasabah menggunakan sebuah perhitungan algoritmik dengan perbandingan nasabah yang pernah tercatat sebelumnya. Beberapa  model klasifikasi banyak digunakan. Salah satu yang terbaik adalah menggunakan metode naive bayes. Metode ini memungkinkan perhitungan probabilitas dari setiap atribut yang adaelitian ini menciptakan sebuah aplikasi pendukung keputusan persetujuan kredit dengan menggunakan algoritma naive bayes. Hsistem dapat menjadi pendukuputusan atas persetujuan pemberian kredit terhadap nasabah. Sistem ini tidak mengikat hasil akhir klasifikasi untuk pembiayaan nasabah karena keputusan akhir adalah hak dari manajerial perusahaan penyedia pembiayaan.
Fuzzifikasi Data untuk Normalisasi Atribut dalam Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbour Al Karomi, M Adib
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 13 No 2 (2018): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIII No. 2 Oktober 2018
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v13i2.41

Abstract

K-Nearest Neighbour Merupakan algoritma yang sering digunakan dalam proses klasifikasi. Dalam proses perhitungannya algoritma ini menggunakan pendekatan similarity antar record atribut. Fungsi ini terbukti baik digunakan dan dapat menghasilkan klasifikasi yang cukup akurat. Kelemahan pendekatan similarity ini adalah apabila terdapat atribut dengan range nilai yang berbeda jauh maka akan menghasilkan nilai similarity yang besar. Nilai ini jelas tidak adil apabila terdapat atribut lain yang memiliki range sangat kecil. Perhitungan menggunakan fuzzy dinilai sangat cocok untuk menangani masalah ini. Dalam perhitungan fuzzy digunakan nilai terbesar yaitu 1 dengan nilai terendah adalah 0. Penelitian ini melakukan perhitungan algoritma K-Nearest Neighbour menggunakan fuzzy dan dilakukan perbandingan dengan perhitungan tanpa menggunakan fuzzifikasi data. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa fuzzifikasi data untuk normalisasi atribut dapat membuat perhitungan klasifikasi k-nearest neighbor lebih akurat dan sesuai dengan sasaran.