Tujuan dari Penelitian ini adalah Mengoptimalkan algoritma Naïve Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection untuk dapat meningkatkan hasil akurasi atau tingkat keberhasilan yang didapatkan dari prediksi pembayaran kredit.Data yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari Bank XY yang berada di Gorontalo. Data yang diperoleh berkaitan dengan semua aspek dari nasabah kredit termasuk informasi pribadi dari nasabah. Desain eksperimen dalam penelitian ini menggunakan dataset nasabah kredit.sedangkan analisi yang digunakan adalah Model algoritma Naïve Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection. Prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit menggunakan algoritma Naïve Bayes berbasis Forward Selection mampu memprediksi kelancaran pembayaran kredit ke depannya hal ini terbukti dengan perolehan nilai akurasi Naive bayes berbasis Forward Selection mampu mencapai nilai akurasi 71,97 %.
Copyrights © 2017