ANALISA KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PERUMAHAN DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES - Wunasari Wunasari; Nugraha Priatna; Wida Prima Mustika (INTI Nusa Mandiri, 2018)
Dalam pengambilan rumah baru, biasanya seseorang yang memberikan kredit akan mempertimbangkan beberapa hal. Dalam penentuan kelayakan kredit pengambilan rumah tersebut biasanya dipengaruhi oleh beberapa variabel, dimana variabel tersebut dapat menjadi suatu acuan untuk menentukan layak atau tidaknya seseorang untuk mengambil rumah tersebut. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit perbankan harus mampu mengambil keputusan yang tepat untuk memberikan atau menolak pengajuan kredit tersebut untuk mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang. Dalam mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang, perlu dilakukan penelitian dengan melakukan perhitungan dari data-data yang telah ada. Dalam penulisan ini perhitungan yang digunakan yaitu dengan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi Naive Bayes merupakan salah satu metode data mining yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Dalam melakukan prediksi kelayakan kredit perumahan ini klasifikasi Naive Bayes membuktikan bahwa kelayakan kredit perumahan ini dipengaruhi oleh beberapa variabel terkait seperti jenis kelamin, jumlah penghasilan, jumlah tunjangan, BI checking, harga rumah, dan harga uang muka rumah yang dipilih serta menghasilkan nilai akurasi 95,33% dan nilai AUC sebesar 0,973.