Prediksi Penerimaan Kredit Sepeda Motor Baru Dengan Menggunakan General Regression Neural Network

Tommi Alfian Armawan Sandi
Sujiliani Heristian
Ilham Nur Leksono

ICIT (Innovative Creative and Information Technology) Journal
Vol 6 No 2 (2020): ICIT JOURNAL

Peminatan kendaraan terutama kendaraan bermotor semakin meningkat menurut data yang terakhir dihimpun hampir setengah dari jumlah penduduk Indonesia merupakan jumlah kendaraan yang ada. Perilaku masyarakat indonesia yang konsuntif terhadap kendaraan pribadi berakibat pada peminatan pembelian sepeda motor. Dealer maupun agen penyedia kendaraan bermotor menyiasati situasi ini dengan menerapkan pelunasan dengan cara kredit. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penerimaan kredit sepeda motor baru dengan menggunakan metode General Regression Neural Network. Data yang ada dilakukan normalisasi dengan menghitung rata-rata dan menghitung standar deviasi untuk mengukur jumlah variasi atau sebaran jumlah nilai data, kemudian dilakukan perhitungan MSE untuk mencari nilai sigma terendah lalu diuji dengan data latih. Kata kunci— Mean, standar deviasi, GRNN, MSE