Technologia: Jurnal Ilmiah
Vol 7, No 4 (2016): TECHNOLOGIA

PENERAPAN SELEKSI ATRIBUT WEIGHTS BY INFORMATION GAIN DAN SELECT BY WEIGHTS PADA ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KOLEKTIBILITAS PEMBIAYAAN USAHA KECIL DAN MENENGAH

Agus Alim Muin (Unknown)



Article Info

Publish Date
16 Feb 2017

Abstract

Kredit adalah pinjaman uang dengan pembayaran tidak tunai dimana angsuran pembayaranya wajib dilakukan oleh peminjam kepada bank atau badan lain sesuai perjanjian kedua belah pihak dan dalam jangka waktu yang sudah di setujui bersama khususnya dalam hal ini adalah melirik kepada sebuah badan usaha kecil dan menengah.Usaha kecil dan menengah (UKM) adalah suatu badan usaha yang dibuat oleh organisasi atau bisa juga oleh perorangan agar dapat menciptakan suatu bidang usaha dan membuat lapangan kerja sehingga dapat menghasilkan finalsial serta diharapkan dapat membantu membangun perekomian Indonesia pada umumnya,Usaha kecil dan menengah (UKM) ingin agar dapat cepat mendapatkan dana kredit dari bank atau proposal usahanya ingin cepat di setujui oleh bank,sehingga arus timbal balik dari aspek ini menyebabkan bank membuat suatu kebijakan kelayakan kredit sesuai kolektibilitas bagi usaha kecil dan menengah (UKM) agar nantinya bank dapat mengetahui apakah usaha kecil dan menengah masuk ke dalam salah satu kategori di kolektibilitas.Dari permasalahan tersebut digunakan sebuah metode klasifikasi sekaligus memprediksi kolekibilitas kredit usaha kecil dan menengah (UKM) dengan model algoritma Naive bayes berbaris weight information gain dan select by weight Setelah dilakukan pengujian dengan model Algoritma naive bayes berbasis weight information gain dan select by weights menghasilkan akurasi sebesar 84.64%.

Copyrights © 2016






Journal Info

Abbrev

JIT

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Technologia: Jurnal Ilmiah adalah wadah informasi, hasil penelitian, dan tulisan terkait bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi yang dikelola oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari. Frekuensi terbitan pada jurnal ini 4 kali dalam setahun ...