ANALISIS KLASIFIKASI PADA NASABAH KREDIT KOPERASI X MENGGUNAKAN DECISION TREE C4.5 DAN NAÏVE BAYES - Ahadiyah Nurul Kholifah; Nur Insani (Jurnal Kajian dan Terapan Matematika, 2016)
Salah satu penyebab  kredit bermasalah adalah kurang telitinya pihak koperasi dalam survei dan analisis pemberian  kredit.  Oleh  karena  itu,  analisis  kredit  dengan  teknik  data  mining  perlu  dilakukan  sehingga  dapat meminimalisir  nasabah  terlambat  membayar  angsuran  serta  mempersingkat  waktu  analisis  pemberian  kredit. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membentuk  model  decision  tree  C4.5  dan  naïve  bayes  untuk  klasifikasi  nasabah kredit berdasarkan nilai kolektibilitasnya. Preprocessing data yang terdiri dari data cleaning, data integration, data selection, dan  data transformation  dilakukan  untuk meningkatkan kualitas  model klasifikasi. Proses pembentukan model decision tree  C4.5 dan naive bayes  dilakukan menggunakan bantuan  software  WEKA 3.6.13.  Hasil akurasi dari  model  decision  tree  C4.5  dengan  pengujian  use training  set,  10-fold cross validation, dan  percentage  splitberturut-turut  adalah  71,91%,  68,03%,  dan  66,84%  sedangkan  pada  naïve  bayes  sebesar  67,01%,  64,66%,  dan 65,82%.Kata kunci: kredit, data mining, decision tree C4.5, naïve bayes, software WEKA