PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT KEPEMILIKAN RUMAH MENGGUNAKAN METODE K-NN BERBASIS FORWARD SELECTION

Rachmat (Politeknik Informatika Nasional Makasar)

Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems
Vol. 1 No. 2 (2020): Vol 1, No 2 (2020): November 2020

Setiap orang ingin memilki rumah atau tinggal pribadi sebagai kebutuhan dalam memenuhi kebutuhan papan sesuai juga dengan program pemerintah untuk mensejahterakan rakyatnya ini dengan adanya Kementerian Perumahaan Rakyat, Sejalan dengan pertumbuhan bisnis, kredit merupakah masalah yang menarik untuk diteliti. Beberapa riset bidang komputer untuk mengurangi resiko kredit telah banyak dilakukan dalam rangka menghindarai kehancuran suatu perusahaan pembiayaan. Paper ini membahas algoritma k-Nearest Neighbor (kNN) berbasis Forward Selectin yang diterapkan pada data nasabah terhadap Kredit Pemilikan Rumah (KPR) Hasil testing untuk performa algoritma ini dengan X-Validation dan didapat Mean Squared Error (MSE) sebesar 24822.417 +/- 13389.369 dan Squared Error (SE) sebesar 795427569.033 +/- 674548543.837 untuk menigkatkan MSEnya dan SEnya.