APLIKASI ALGORITMA CLASSIFY-BY-SEQUENCE UNTUK PENILAIAN KREDIT PADA BANK Y

Authors

  • Mohammad Iqbal Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.15642/mantik.2015.1.1.1-5

Keywords:

Data mining, Data temporal, Klasifikasi, Sequential, Algoritma CBS, Penilaian Kredit

Abstract

Dalam penilaian kredit, suatu Bank dalam memutuskan pelanggannya aman atau tidak untuk diberikan kredit harus melihat pada beberapa faktor. Beberapa faktor tersebut dapat diperoleh dari data historis pelanggan, Dari data historis pelanggan dapat dilakukan analisa dalam penerimaan atau penolakan pemberian kredit kepada pelanggan. Analisa penilaian kredit dapat dilakukan dengan menggunakan teknik data mining. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah klasifikasi. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi pelanggan yang dikategorikan menjadi kredit aman atau kredit macet dan data historis pelanggan yang digunakan adalah data temporal maka digunakan algoitma classify by sequence. Simulasi yang dilakukan variasi minimum support dan jumlah data training dan testingnyadan hasil yang diperoleh pada data training 70% dengan minimum support krang dari sama dengan 0.2 diperoleh akurasi 100%, coverage 43% dan covacc 1.44

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2015-11-18

How to Cite

Iqbal, M. (2015). APLIKASI ALGORITMA CLASSIFY-BY-SEQUENCE UNTUK PENILAIAN KREDIT PADA BANK Y. Jurnal Matematika MANTIK, 1(1), 1–5. https://doi.org/10.15642/mantik.2015.1.1.1-5

Issue

Vol. 1 No. 1 (2015): Matematika dan Terapan

Section

Articles

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work

 

Most read articles by the same author(s)