PREDIKSI KOLEKTIBILITAS PEMBIAYAAN SEGMEN USAHA KECIL DAN MENENGAH (UKM) MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK - MUHAMMAD HASBI (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2017)
Pembiayaan yang disalurkan oleh bank kepada nasabah usaha  kecil dan menengah di Indonesia memiliki kriteria tersendiri, umumnya perusahaan ini belum mampu membuat laporan keuangannya dengan standar akuntansi yang berlaku, sehingga diperlukan kemampuan seorang analis yang dapat melakukan verifikasi terhadap data keuangan yang diterimanya. Data-data keuangan dan rasio keuangan ini kemudian diolah kedalam pengolahan data maining dengan menggunakan algoritma Neural Network (NN) untuk memprediksi kolektibilitas nasabah pembiayaan dengan akurasi yang terbaik sehingga akan diketahui model dan parameter yang lebih akurat untuk mengetahui  kondisi keuangan nasabah dalam mendukung pengambilan keputusan pembiayaan. Pada pengujian type data I, menggunakan seluruh dataset yaitu data keuangan dan rationya dengan menggunakan seleksi atribut diperoleh akurasi sebesar 88,58%. Dengan type data II yaitu  hanya menggunakan data ratio keuangan dengan seleksi terpilih 16 atribut  dan x-validasi 5 split, diperoleh akurasi terbaik 89,84%. Dengan menggunakan data type II dilakukan uji coba  data testing berupa ratio keuangan projection diperoleh akurasi 93,81%. Dan dengan data type III yaitu mengelompokkan atribut kolektibilitas menjadi atribut NPF sesuai dengan katagorinya diperoleh hasil akurasi 95,55%. Kata Kunci: Neural Network, Prediksi Kolektibiltas, Usaha Kecil dan Menengah, Analisa pembiayaan/kredit.