Tugas Akhir

Analisis Kedekatan Kasus Untuk Memprediksi Pembayaran Kredit Kendaraan Bermotor Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn)

---

Data miningmerupakansuatu proses menemukansebuahinformasi yang berhargadalamsekumpulan data besar yang tersimpandalampenyimpanandenganmenggunakanteknikpengenalanpolasepertiteknikstatistikdanmetematika. Perusahaan selaluberusahameningkatkanpenjualandanpendapatan, salahsatucarayang digunakanuntukmeningkatkanadalahmenggunakansistempenjualankredit. Penelitianinimembahastentanganalisiskedekatankasusuntukmemprediksikelancarankreditkendaraanbermotordenganmenerapkanalgoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) denganvariable-variableyang telahditentukan. Pendekatanuntukmencarikasusdenganmenghitungkedekatanantarakasusbarudengankasus lama, yaituberdasarkanpadapencocokanbobotdarisejumlahfitur yang ada (Kusrini, 2009). Penelitianinimenggunakan data customerkreditkendaraanbemotorpadaAdira Finance WonosobodaribulanJulisampaiDesember 2015. DengandibantuaplikasiRapidMineruntukmelihatkeakurasian data set yang telahdimasukkan. PrediksipembayarankreditkendaraanbermotormenggunakanK-Nearest Neighbormemilikiaccuracysebesar 82.35%, denganclassprecisionuntuknilaiatributpred.LANCARsebesar 88.89%, sedangkanclassprecisionuntuknilaiatributpred.TIDAKsebesar 7.14%. Sedangkanclassrecalltrue LANCAR sebesar 91.72% danclassrecalltrue TIDAK sebesar 5.26%.

Kata Kunci: Algoritma, Data Mining, K-Nearest Neighbor (K-NN), Kredit, Prediksi.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 788 SAM a

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2016

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

K-nearest neighbor

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Samsul Anwar

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar