KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA KSP MEKAR JAYA MALEBER - Wildan Habibulloh; Salman Topiq (Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika, 2021)
KSP Mekar Jaya adalah salah satu koperasi yang berada di Maleber Kuningan yang menyediakan jasa simpan pinjam bagi anggotanya. Adanya pemberian pinjaman pada anggota ini tidak jarang menimbulkan permasalahan terutama dengan terlambatnya membayar angsuran. Dilihat dari banyaknya nasabah yang melakukan kegiatan peminjaman dana maka dibutuhkan strategi untuk dapat memenuhi kegiatan itu semua, makin banyaknya calon nasabah yang mengajukan kredit dengan kondisi ekonomi yang berbeda-beda, menuntut ketelitian dalam pengambilan keputusan pemberian kredit. Untuk menghindari hal tersebut sebaiknya perlu dilakukan analisis data anggota untuk menentukam kelayan pemberian kredit, sehingga dapat diklasifikasikan layak atau tidaknya mendapatkan pinajaman Analisis data tersebut bisa dilakukan dengan menggunakan teknik data mining. Naive bayes merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk proses data mining, algoritma naive bayes banyak digunakan oleh para peneliti sebelumnya dan mendapatkan nilai akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma naive bayes dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 76,76% dengan nilai AUC sebesar 0,824 yang berarti merupakan good classification.