IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÃVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR - Sriani Sriani; Rini Halila Nasution; Soyah Humaira (Smart Education, 2024)
Ada beberapa prosedur yang ditentukan oleh masing-masing lembaga keuangan bukan bank dalam melakukan kredit. Hal ini dilakukan agar pihak finance tidak melakukan kesalahan dalam menyalurkan dana yang dialokasikan dapat dikembalikan sesuai dengan jangka waktu yang disepakati. Menentukan seorang nasabah layak atau tidak layak dalam kredit sepeda motor, pegadaian melakukan secara manual menggunakan Microsoft Excell maka dari itu dibuat sistem website untuk menghitung secara efisien saat mengajukan kredit hasilnya layak atau tidak layak dalam kredit sepeda motor. Untuk menganalisis data-data tersebut maka digunakanlah metode dalam machine learning seperti Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma dalam teknik data mining yang menerapkan teori bayes dalam klasifikasi. Teorema keputusan bayes adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (Pattern Recognation). Pengujian dilakukan dengan menyiapkan data training sebanyak 84 data dan data testing sebanyak 21 data. Pada aplikasi ini metode NaÃ¯ve bayes diukur dengan 11 variabel atribut sesuai dengan prinsip kelayakan pemberian kredit. Adapun variabel tersebut adalah nama, umur, jenis kelamin, karakter, usaha/bekerja, pendapatan, tanggungan, pengeluaran, rumah, pinjaman dan status yaitu layak atau tidak layak. Didapat hasil pengujian akurasi dengan metode NaÃ¯ve bayes cukup tinggi dan sangat baik yaitu sebesar 100%.