Susanti, Dewi - 125410285 (2015) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 SEBAGAI PREDIKSI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PEMILIKAN RUMAH (KPR) (STUDI KASUS DI CLBC BANK MANDIRI CABANG DIPONEGORO YOGYAKARTA. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
|
Text
125410285_COVER.pdf - Published Version Download (147kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (82kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_HALAMAN PERSETUJUAN.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
|
|
Text
1254410285_HALAMAN PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (73kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (17kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_INTISARI.pdf - Published Version Download (15kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_HALAMAN MOTTO.pdf - Published Version Download (20kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_HALAMAN PERSEMBAHAN.pdf - Published Version Download (23kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (26kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_BAB I.pdf - Published Version Download (22kB) | Preview |
|
Text
125410285_BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (137kB) |
||
Text
125410285_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (226kB) |
||
Text
125410285_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (332kB) |
||
|
Text
125410285_BAB V.pdf - Published Version Download (18kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (14kB) | Preview |
|
|
Text
125410285_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf - Published Version Download (13kB) | Preview |
|
Text
125410285_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (341kB) |
Abstract
Proses perhitungan kelayakan nasabah bank yang akan mengajukan kredit perlu dilakukan proses atau perhitungan - perhitungan secara teliti dan detail. Bank Mandiri adalah salah satu bank yang memberikan layanan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) memerlukan proses penanganan yang cepat dan tepat dalam menentukan calon nasabah yang diterima atau ditolak. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang mendukung untuk memudahkan analis kredit dan marketing dalam perhitungan kelayakan nasabah. Untuk mengimplementasikan sistem diperlukan suatu metode. Metode pohon keputusan adalah suatu metode yang digunakan untu pengklasifikasian data. Dalam pemilihan calon nasabah KPR dengan menggunakan nilai-nilai variabel kredit yang dimasukkan terlebih dahulu berupa kategori-kategori kredit yang dibutuhkan yaitu umur, penghasilan per bulan, jumlah kredit, jangka waktu, tanggungan hutang, bi checking, dan nilai jaminan, yang kemudian dikategorikan lagi menjadi 4 kategori variabel kredit yaitu umur, penghasilan, resiko kredit, dan status kredit. Aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman php dan teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma C4.5. Berdasarkan hasil dari proses mining pada penelitian ini maka diperoleh nilai akurasi terbaik pada metode non pruning dan pre pruning yang ada pada partisi data 85:15 yaitu 90%. Metode non pruning memiliki rata – rata akurasi 84.17% dan pre pruning sebesar 85%. Nilai precision terbaik ada pada metode non pruning pada partisi data 85:15 yaitu 89.47% sedangkan nilai recall terbaik pada metode pre pruning di partisi data 85:15 dan 90:10 yaitu 100%. Sehingga disimpulkan bahwa metode ini memiliki tngkat akurasi yang tinggi. Kata kunci : Algoritma C4.5, Klasifikasi, KPR, Pohon Keputusan, Prun
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information: | Pembimbing : Cuk Subiyantoro, S.Kom., M.Kom. |
Uncontrolled Keywords: | Kata kunci : Algoritma C4.5, Klasifikasi, KPR, Pohon Keputusan, Prun |
Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Pemrograman (Programming) |
Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
Depositing User: | V Sudarmi |
Date Deposited: | 07 Des 2015 02:40 |
Last Modified: | 07 Des 2015 02:40 |
URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/254 |
Actions (login required)
View Item |