PENERAPAN NAÃVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT - Dedy Ahmad Kurniawan; Danny Kriestanto (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia, 2016)
Dalam dunia perbankan, pemberian kredit kepada nasabah adalah kegiatan rutinyang mempunyai resiko tinggi. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah (kredit macet) 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, diperlukan adanya peramalan akurat yang salah satunya menggunakan teknologi di bidang data mining.Dengan menggunakan teknologi di bidang data mining yang mengoptimasi proses pencarian informasi prediksi dalam basis data yang besar, serta menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya.NaÃ¯ve Bayes memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkanpengalaman di masa sebelumnya dengan mempelajari korelasi hipotesis yang merupakan label kelas yang menjadi target pemetaan dalam klasifikasi dan evidenceÂ yang merupakan fitur-fitur yang menjadi masukan dalam model klasifikasi.Pengolahan data berbasis data mining tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam memprediksikan kelayakan kredit yang memperkirakan layak atau tidaknya pemohon atau nasabah untuk diberikan kredit.Â Kata kunci: Data Mining, NaÃ¯ve Bayes, Prediksi kelayakan kredit