SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL PADA PT. SINAR MITRA SEPADAN FINANCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAIYES

HENDRA, HENDRA (2024) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL PADA PT. SINAR MITRA SEPADAN FINANCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAIYES. Skripsi thesis, Universitas Dehasen Bengkulu.

Text abstract - Hendra-MFE.pdf Download (84kB)

Abstract

Penilaian kelayakan kredit yang dilakukan perusahaan saat ini masih secara konvensional yakni masih dalam bentuk kertas, sehingga seorang Credit Analyst membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahan data dan menganalisa banyaknya data pemohon kredit yang masuk, sehingga tidak menutup adanya kemungkinan terjadi kesalahan perhitungan, kesalahan dalam membaca data, dan lain-lain. Selain itu juga kendala terbesar adalah kesulitan dalam pencarian atau penyimpanan arsip yang telah tersimpan. Serta masalah dalam pembuatan laporan yang terlambat terkadang juga menghambat penyampaian informasi kepada pimpinan perusahaan Untuk itu diperlukan suatu teknik yang mampu melakukan klasifikasi.Salah satu algoritma dari yang termasuk dalam klasifikasi adalah Naïve Bayes Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Waterfall. Metode waterfall mampu melakukan analisa kebutuhan yang digunakan untuk mengetahui dari kelemahan sistem yang lama, kemudian membuat desain dari rancangan tersebut dan dilanjutkan dengan pembuatan rancangan sistem baru. Kesimpulan dari hasil penelitian ini menerangkan bahwasannya proses klasifikasi kelayakan konsumen dengan metode Naïve Bayes terlebih dahulu melalui proses training. Hasil prediksi juga sangat dipengaruhi oleh banyaknya jumlah data yang ditraining dan nilai probabilitas ada pada metode ini. Kata kunci : Klasifikasi, Data Mining, Naïve Bayes

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	H Social Sciences > HC Economic History and Conditions
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Jeffry Adi Nugraha
Date Deposited:	28 Sep 2024 03:17
Last Modified:	28 Sep 2024 03:17
URI:	http://repository.unived.ac.id/id/eprint/1737

Actions (login required)

View Item