Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Annual Research Seminar
Hermawan Hermawan
Magister Informatika, Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Credit Scoring Menggunakan Algoritma Classification And Regression Tree (CART) Hermawan Hermawan
Annual Research Seminar (ARS) Vol 2, No 1 (2016)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Credit Scoring, adalah proses penilaian permohonan kredit yang dilakukan oleh lembaga kreditur/ pihak yang memberikan kredit kepada debitur selaku penerima kredit tersebut. Keluaran dari credit scoring adalah layak atau tidaknya calon debitur tersebut untuk menerima kredit. Tahapan ini adalah tahapan yang paling penting didalam proses kredit. Kesalahan di dalam tahapan ini akan berdampak besar pada keseluruhan tahapan pemberian kredit, dan secara global berpengaruh terhadap lembaga itu sendiri. Bidang ilmu dari teknologi informasi, yang bisa membantu credit scoring adalah data mining. Salah satu algoritma  yang bisa digunakan di dalam data mining adalah Classification And Regresion Tree (CART). Penggunaan algoritma ini untuk credit scoring akan menghemat waktu, usaha dan biaya  serta dengan cepat, tepat dan efektif menganalisis kelayakan calon debitur. Model yang dibentuk dari algoritma CART di domain credit scoring memberikan rata-rata tingkat akurasi sebesar 75,20 % dan dikategorikan sebagai fair classification.
Software Defect Prediction : Literature Study Hermawan Hermawan; Santun Irawan
Annual Research Seminar (ARS) Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract - Software Defect Prediction is a scientific methods which is used to predict errors, bugs , failures in software.  This technique will be very helpful in System Development Life Cycle (SDLC) process, especially for software testing part. This method can also be used to ensure the quality of software development, through software metrics even before the software is not yet built. In the end all of this will save time and cost in the project. This study has been generally will produce a dataset , methods , and frameworks , both held in the set of samples or on the actual software project. Keywords : Software defects , errors , defects Study software
Co-Authors Santun Irawan, Santun