Klasifikasi Data Pinjaman Koperasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Eki Sriazi Lisnanda Sodikin; Tri widiya putra; Muhamad Deden Ruhiyat; Agus Yulianto (Paradigma, 2021)
Abstrak  - Koperasi sebagai badan usaha milik bersama yang berfungsi untuk menumbuhkan, mengembangkan dan mensejahterakan ekonomi anggota. pendapatan utama koperasi sangat bergantung pada besarnya jumlah angsuran yang dibayar oleh nasabah. Namun pada kenyataanya masalah yang terjadi justru timbul dari ketidak lancaran proses pembayaran pinjaman yang mengganggu perputaran uang bahkan sampai menyebabkan kerugian bagi koperasi. Untuk membantu pihak koperasi karyawan PT. Tungmung Textille Bintan menganalisa kelayakan pemberian pinjaman kepada calon nasabah, penelitian ini menggunakan Data Mining  untuk menghitung nilai akurasi dari data histori peminjaman. Dengan menggunakan Metode Naïve bayes, nantinya data akan di klasifikasikan kedalam dua kategori yaitu lancar dan tidak lancar. Berdasarkan hasil pengujian mengenai penerapan metode naïve bayes untuk mengklasifikasi data historis pinjaman dengan membandingkan data testing menggunakan aplikasi rapid miner mendapatkan akurasi sebesar 71.81%, precision yaitu 87.02 % class lancar dan 36.67 % untuk class tidak lancar, Recall 76.05% pada class lancar dan 55.00% pada kelas tidak lancar, Area Under Curve (AUC) model algoritma naïve bayes adalah 0.634 hal ini menunjukan model algoritma naïve bayes mencapai klasifikasi yang baik.